diff --git a/public/favicon.svg b/public/favicon.svg index d900f2d..35b2d40 100644 --- a/public/favicon.svg +++ b/public/favicon.svg @@ -1,4 +1,4 @@ - + - + CódigoSinSiesta diff --git a/src/components/Owl.astro b/src/components/Owl.astro new file mode 100644 index 0000000..4b03e53 --- /dev/null +++ b/src/components/Owl.astro @@ -0,0 +1,38 @@ +--- +// Búho del brand: cabeza con cara line-art (anillos + pupila + pico). +// Usado en el header (brand__owl) y en el hero de la home (hero__owl). +// El color se hereda vía `currentColor` para que el glow del theme funcione. + +interface Props { + class?: string; +} + +const { class: className = '' } = Astro.props; +--- + + diff --git a/src/content/ensayos/agent-sprawl-gobernanza.md b/src/content/ensayos/agent-sprawl-gobernanza.md index 35fa3d2..064fff8 100644 --- a/src/content/ensayos/agent-sprawl-gobernanza.md +++ b/src/content/ensayos/agent-sprawl-gobernanza.md @@ -1,7 +1,7 @@ --- title: "Agent sprawl: el problema de gobernanza que nadie ve venir" description: "El 96% de las empresas ya ejecuta agentes de IA. Solo el 12% tiene una plataforma centralizada para gestionarlos. Y apenas el 18% sabe qué agentes están corriendo ahora mismo dentro de su organización." -fecha: 2026-06-14 +fecha: 2026-06-13 tags: ["ia", "agentes", "enterprise", "gobernanza", "seguridad", "arquitectura"] autor: "Alejandro de la Fuente" --- @@ -60,7 +60,7 @@ El gateway hace cinco cosas: 5. **MCP servers con governance** — catálogo central de MCP servers disponibles, tokens encriptados con rotación automática, sin plain text en variables de entorno locales. -Databricks expandió Unity AI Gateway en abril de 2026 para incluir ejecutución on-behalf-of (el gateway actúa en nombre del usuario con sus permisos, no con los del sistema) y tracing completo con MLflow. Cada interacción tiene audit trail. Compliance deja de ser teatro. +Databricks expandió Unity AI Gateway en abril de 2026 para incluir ejecución on-behalf-of (el gateway actúa en nombre del usuario con sus permisos, no con los del sistema) y tracing completo con MLflow. Cada interacción tiene audit trail. Compliance deja de ser teatro. --- diff --git a/src/content/ensayos/browser-automation-stack-coding-agents.md b/src/content/ensayos/browser-automation-stack-coding-agents.md new file mode 100644 index 0000000..60d7c28 --- /dev/null +++ b/src/content/ensayos/browser-automation-stack-coding-agents.md @@ -0,0 +1,1041 @@ +--- +title: "El nuevo stack de browser automation para coding agents (2026): CDP, WebDriver, vision-LLM y OS-level" +description: "Los cuatro stacks maduros de browser automation para coding agents en la primera mitad de 2026 — CDP-first (Chrome DevTools MCP), WebDriver BiDi (Playwright MCP), vision-LLM wrapper (browser-use) y OS-level (cua). Por qué compiten entre sí sólo en cabeza del usuario; en la práctica se complementan según el task." +fecha: 2026-07-04 +tags: + - agentic-engineering + - mcp + - browser-automation + - devtools + - chrome + - testing +autor: "Alejandro de la Fuente" +--- + +# El nuevo stack de browser automation para coding agents (2026) + +> **Para engineering leads** — si tu equipo va a meter coding agents en producción, en 2026 el stack por defecto es `chrome-devtools-mcp` para debug + performance en Chrome, complementado con `playwright-mcp` si necesitas Firefox/Safari y `browser-use` para cold-start agents en Python. La inversión: 1-2 semanas de setup. Coste ongoing: 0 $ en open source; ver pricing de cloud si optas por servicio gestionado. La decisión clave **no es el stack** — es cuántos agents concurrentes vas a correr y qué tipo de bugs esperas debuggear. +> +> **Sobre la terminología** — para los efectos de este artículo: "coding agent" = Claude Code, Cursor, Copilot, Antigravity o un harness equivalente (Claude Agent SDK, OpenAI Codex CLI) capaz de invocar tools MCP. "Agente" en español = traducción genérica. "MCP" = Model Context Protocol, el estándar abierto sobre JSON-RPC que permite a un LLM llamar a herramientas externas; no lo re-explicamos aquí. + +## TL;DR + +Un coding agent que necesita tocar la web en 2026 ya no elige "un wrapper de Playwright" y se olvida. Hoy conviven **cuatro stacks** maduros que disputan la misma pregunta desde capas distintas del sistema operativo: + +- **CDP-first** — `ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp` (v1.5.0, 45,6k⭐). 51 tools MCP que mapean **DevTools entero**: Performance Insights, Lighthouse, CrUX, heap snapshots, accessibility tree, screencast. Pensado para *debugging profesional* sobre Chrome estable. +- **WebDriver BiDi** — `microsoft/playwright-mcp` (v0.0.77, ~35k⭐). **WebDriver BiDi** es el estándar W3C moderno (sucesor de WebDriver clásico; trae eventos push bidireccionales en lugar de polling). `playwright-mcp` expone ~68 tools agrupadas por capability flags (`--caps=vision,pdf,devtools,storage,network,testing`). Pensado para *automation portable* cross-browser (Chromium + Firefox + WebKit). +- **Vision-LLM wrapper** — `browser-use/browser-use` (v0.13.2; ~90k⭐ ⚠️ estimación de julio 2026, no confirmado contra GitHub API). 26 acciones de alto nivel + un agente loop completo. Pensado para *cold-start sin harness técnico* — el LLM hace el trabajo, tú le das un task. +- **OS-level** — `trycua/cua` + `cua-driver` (v0.5.7). **OS-level** significa que controla el escritorio entero, no el browser — apps nativas como Slack, Finder, VS Code, dialogs nativos. ~29 tools MCP por plataforma. Pensado para *cuando no hay browser*, o cuando necesitas integración con apps nativas. + +La decisión primaria no es "cuál es mejor". Es **qué pregunta intentas resolver**. Tres preguntas filtran el 90% de los casos: + +``` +¿Tu target es Chrome y necesitas primitivas de DevTools profundas? + └── SÍ → chrome-devtools-mcp + └── NO ↓ + +¿Necesitas correr en Firefox, WebKit, o mobile Safari? + └── SÍ → playwright-mcp + └── NO ↓ + +¿Tu target es una app nativa (no un browser)? + └── SÍ → cua-driver + └── NO → browser-use (cold-start agent en Python) +``` + +Tabla resumen, una fila por stack: + +| Stack | Mantenedor | v | Stars | Protocolo base | Caso ideal | +|---|---|---|---|---|---| +| `chrome-devtools-mcp` | Google | 1.5.0 | ~46k | CDP | Debugging, performance, memory, Lighthouse en Chrome | +| `playwright-mcp` | Microsoft | 0.0.77 | ~35k | WebDriver BiDi | Tests E2E cross-browser, mobile, CI | +| `browser-use` | browser-use | 0.13.2 | ~90k (⚠️) | Playwright + LLM loop | Cold-start agent, scraping estructurado, Python-first | +| `cua` / `cua-driver` | trycua | 0.5.7 | ~20k | OS-level (Rust) | Desktop automation, sandboxes VM, apps nativas | + +Las cuatro soluciones **no son intercambiables** — operan a capas distintas del stack (CDP → WebDriver BiDi → vision-LLM → OS). El resto del artículo demuestra por qué, con datos verificados de cada repo y un quickstart concreto al final. + +### Coste y modelo de negocio: lo que pagas (o no) + +| Stack | Open source | Cloud / SaaS oficial | Coste enterprise típico | +|---|---|---|---| +| `chrome-devtools-mcp` | Apache-2.0 (Google) | No oficial | $0; tú operas Chrome | +| `playwright-mcp` | Apache-2.0 (Microsoft) | Microsoft Playwright (Test Plans, de pago) | $0 OSS; ver [playwright.dev/pricing](https://playwright.dev/pricing) para Test Plans | +| `browser-use` | MIT (comunidad) | browser-use Cloud, con modelo propio `ChatBrowserUse` | ver [cloud.browser-use.com/pricing](https://cloud.browser-use.com) | +| `cua-driver` | MIT (trycua) | cua.ai cloud (sandboxes gestionadas) | ver [cua.ai/pricing](https://cua.ai) | + +**El artículo entero asume el camino open source**. Los clouds comerciales añaden anti-bot bypass, proxies residenciales, scaling automático — útil en producción, pero fuera del scope. + +### Lo que NO cubrimos: servicios cloud comerciales + +Alternativas comerciales para evaluar si el OSS no encaja con la capacidad operativa del equipo: **Browserbase** (browser-as-a-service + anti-detect, ~0,10-0,50 $/browser-hora), **Steel** (cloud-first, optimizado para coding agents), **Hyperbrowser** (Chrome remoto + captcha bypass), **Anchor Browser** (sandboxed Chromium para agents). + +**Cuándo tienen sentido**: equipo de <5 platform engineers sin capacidad de mantener K8s + Chrome/Playwright actualizado, o necesitas anti-bot bypass legítimo (e-commerce, login flows protegidos). **Cuándo NO**: tienes infraestructura propia, target es tu propio SaaS sin captchas, o el coste escala mal con tu volumen. OSS cuesta tiempo de operación; SaaS cuesta dinero recurrente. El artículo no zanja esa pelea — te da los datos para que la tengas con números. + +--- + +## Por qué el screenshot-based se está quedando obsoleto + +En 2023 el patrón dominante era "el agent ve la pantalla". El modelo recibía un PNG, devolvía coordenadas o una acción en lenguaje natural, otro wrapper convertía eso en click. Era elegante y universal. Tres problemas lo han erosionado. + +**Problema 1: coste de tokens.** Un screenshot estándar a 1280×720 en PNG codificado en base64 y enviado por JSON ocupa entre **1,5k y 3k tokens** según la complejidad visual (texto vs. imagen vs. mixto). Cifras tomadas de la práctica común con Claude 3.x/4 y GPT-4o/4.1 midiendo payloads reales en agent loops; no verificadas experimentalmente en paper — son orden de magnitud, no medida exacta. + +Multipliquemos: una task típica de 10 acciones ("navega, busca, click, login, navega, busca, click, form, submit, captura") son **15k-30k tokens solo en screenshots**. Para Claude Sonnet 4 a 3 $/M tokens input son 0,045-0,09 $ en imágenes. Para un context window de 200k tokens, **un 15% del presupuesto se va en píxeles** antes de contar razonamiento. + +La fórmula exacta que aplica Anthropic para vision tokens (pública en sus docs): para una imagen 1280×720 sin mucha compresión, el conteo ronda los 1.600-2.800 tokens dependiendo del detalle percibido. Para 1920×1080 sube a 2.500-4.500 tokens. Multiplicado por las 10 acciones de la task típica: **16k-45k tokens** sólo en píxeles. Para Anthropic Claude Sonnet 4 a 3 $/M input tokens, el coste visual es 0,048-0,135 $ por task. En términos relativos: si el modelo razona con ~5k tokens por turno, **estás pagando 3-9 turnos extra de razonamiento por cada task visual**. + +Por contraste, un `take_snapshot` que devuelve el accessibility tree de la misma página — 50-200 nodos con rol, nombre y estado — cabe en **300-800 tokens**. La diferencia es ~10× por interacción, lo que en tasks largas cambia la viabilidad del agent completo. + +**Problema 2: ambigüedad.** Una coordenada `(x=423, y=187)` no le dice al modelo qué elemento acaba de pulsar. Sólo sabe que ha pulsado "algo ahí". Sin DOM, sin roles ARIA, sin etiquetas, el modelo no puede razonar sobre el resultado. Los screenshot-based agents tienden a fallar en cascada: pulsan el botón equivocado, no saben por qué, vuelven a pulsar otra cosa. + +**Problema 3: latencia.** Cada captura obliga a un round-trip de imagen → modelo → coordenada. En tasks largos se acumulan segundos. Las primitivas estructuradas (accesibilidad, DOM) viajan como texto y se procesan en milisegundos. + +Los stacks maduros de 2026 sustituyen "ver" por "leer": + +- **CDP y WebDriver BiDi** exponen el accessibility tree del browser. El modelo recibe una lista de nodos con rol, nombre y estado — un JSON compacto de 200-500 tokens en lugar de un PNG de 2k+ tokens. +- **browser-use** usa un "EnhancedDOMTree" propio que inyecta índices numéricos en los elementos, permitiendo al modelo decir `click(index=14)` sin coordenadas. +- **cua-driver** captura ventanas nativas como PNG (no tiene otra opción — no hay accessibility tree del SO al mismo nivel), pero los devuelve por ventana específica en lugar de pantalla completa. + +La diferencia de eficiencia es **5-10× por interacción** según el task. Para tasks de 10 acciones, eso es la diferencia entre un agent que cabe en 50k tokens y uno que revienta la ventana a los 3 turnos. Y para coding agents que ya están leyendo código, tests y logs, ese presupuesto importa. + +No es que el screenshot esté muerto: `--vision` en playwright-mcp y `click_at` en chrome-devtools-mcp siguen ahí para los casos donde la visión es necesaria (canvas, juegos, custom widgets sin DOM accesible). Pero la tendencia es clara: **2026 es el año en que las primitivas estructuradas ganan por defecto**, y los modelos visión se reservan para las excepciones. + +### El legado: por qué esto reemplaza a Selenium + +Si vienes de Selenium WebDriver clásico (todavía la base de muchos pipelines E2E), la migración al nuevo stack implica entender qué cambió en la capa de protocolo. + +Selenium opera sobre el **WebDriver JSON-Wire Protocol** (o el moderno W3C WebDriver). Es request/response: el cliente envía un comando HTTP, el driver del browser lo ejecuta, devuelve el resultado. Esto implica **polling constante** para observar el estado: si quieres saber si un elemento está visible, tu test pregunta cada X ms. La latencia entre la acción y la observación es alta, y los tests son lentos por construcción. + +El nuevo stack opera sobre tres capas distintas, todas con primitivas más ricas: + +- **CDP** (Chrome DevTools Protocol) — protocolo nativo de Chrome, JSON-RPC sobre WebSocket, **bidireccional**. El server puede push eventos al cliente sin polling. Performance Insights, heap snapshots y screencast funcionan así: el browser emite el evento, el server lo recibe, lo devuelve cuando el agent pregunta. +- **WebDriver BiDi** (estándar W3C en proceso) — la evolución moderna de WebDriver clásico. Misma idea (request/response + subscripciones a eventos), pero con eventos push nativos para network, console, browsing context. WebDriver BiDi es a WebDriver clásico lo que **WebSocket es a HTTP request/response** — la diferencia es quién inicia la conversación y si el server puede emitir eventos sin que el cliente pregunte. +- **OS-level Rust core** (cua-driver) — directo sobre las APIs nativas del SO. Sin capa de intermediación HTTP. Latencia mínima, control fino de focus y permisos. + +Las consecuencias prácticas de la migración: + +1. **Selenium requiere drivers por browser** (`chromedriver`, `geckodriver`, `safari driver`). Versiones que rompen en cascada cuando subes Chrome. CDP es nativo, los tres MCP servers lo exponen sin intermediarios. +2. **Selenium nunca integró el accessibility tree como primitiva**. Los screenshot-based fueron siempre la salida por defecto — si querías razonar sobre el DOM, debías scrappearlo tú. El nuevo stack lo expone como `take_snapshot` o `browser_snapshot` por defecto. +3. **Selenium opera en test-time**, no en agent-time. Su modelo mental es "test runner ejecuta, asserts, termina". El nuevo stack asume un LLM en el loop tomando decisiones — el agent decide qué inspeccionar basado en lo que aprendió en turnos anteriores. Esto cambia los schemas: las tools devuelven contexto, no sólo resultados. + +No todo es mejora: Selenium tiene un ecosistema de bindings (Java, Python, Ruby, .NET) y una comunidad enorme. Para tests E2E clásicos sin LLM en el loop, sigue siendo razonable. Pero si tu nuevo producto tiene coding agents, Selenium es el legacy que intentas jubilar. + +--- + +## Stack 1: CDP-first — `ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp` + +El corazón de este artículo. Si tu agent vive en Chrome y necesitas **inspeccionar** más que automatizar, este es el camino. + +**Definición útil antes de seguir.** El **Chrome DevTools Protocol (CDP)** es el protocolo JSON-RPC nativo sobre WebSocket que Chrome expone para que herramientas externas controlen el browser. DevTools, Puppeteer y la mayoría de "browser automation" de bajo nivel hablan CDP por debajo. No es lo mismo que WebDriver (más portable, más lento) ni que WebDriver BiDi (más nuevo, bidireccional). CDP es la API privada de Chrome; cuando necesitas una primitiva que sólo Chrome expone — heap snapshots, Performance Insights, screencast a 60fps — acabas hablando CDP. + +`chrome-devtools-mcp` es **el MCP server oficial de Google** que expone CDP a un coding agent. Investigado en profundidad en [nuestro informe previo](/home/hermesbot/.hermes/repo-investigations/chrome-devtools-mcp.md): clone local, build verificado, 383 líneas de notas técnicas, 51 tools documentadas. Aquí el resumen accionable. + +### Las 51 tools agrupadas en 10 secciones + +Conteos basados en `docs/tool-reference.md` del repo upstream ([ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp](https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp/blob/main/docs/tool-reference.md)), que es la fuente canónica generada por `npm run gen`. Verificado al clonar el repo (2026-07-04). Conteos por sección on-by-default / gated por flag: + +| Sección | # tools | Requiere flag | Tools clave | +|---|---|---|---| +| **Input automation** | 10 | on-by-default | `click`, `drag`, `fill`, `fill_form`, `press_key`, `type_text`, `upload_file`, `hover`, `handle_dialog`, `click_at` | +| **Navigation** | 6 | on-by-default | `navigate_page`, `new_page`, `close_page`, `list_pages`, `select_page`, `wait_for` | +| **Emulation** | 2 | on-by-default | `emulate`, `resize_page` | +| **Performance** | 3 | on-by-default | `performance_start_trace`, `performance_stop_trace`, `performance_analyze_insight` (Core Web Vitals: LCP/INP/CLS) | +| **Network** | 2 | on-by-default | `list_network_requests`, `get_network_request` (headers, body, timing) | +| **Debugging** | 8 | on-by-default | `list_console_messages`, `get_console_message`, `evaluate_script`, `take_snapshot` (a11y tree con UIDs), `take_screenshot`, `wait_for`, `lighthouse_audit`, `screencast_start`/`stop` | +| **Memory** | 11 | `--memoryDebugging` | `take_heapsnapshot`, `compare_heapsnapshots`, `get_heapsnapshot_retainers`, `get_heapsnapshot_dominators`, `get_heapsnapshot_duplicate_strings` (y 6 más de análisis) | +| **Extensions** | 5 | `--categoryExtensions` | `install_extension`, `uninstall_extension`, `list_extensions`, `reload_extension`, `trigger_extension_action` | +| **Third-party** | 2 | opt-in | `list_3p_developer_tools`, `execute_3p_developer_tool` | +| **WebMCP** | 2 | Chrome 149+ con `--enable-features=WebMCP` | `list_webmcp_tools`, `execute_webmcp_tool` | + +Total: **51 tools en 10 secciones**. ~31 tools on-by-default, el resto gated por flag. La opción `--slim` reduce a 3 tools (`screenshot`, `navigate`, `evaluate`) para "sólo quiero lo básico" — el antipatrón resuelto: menos tools = menos confusión en la planificación del agente. + +### El patrón "Reference over value" + +De `docs/design-principles.md`, literal: + +> *Reference over Value: for heavy assets, return a file path or resource URI, never the raw data stream.* + +Los screenshots, traces, heap snapshots y videos se devuelven como **path de archivo**, no como bytes inline en el JSON-RPC. La consecuencia práctica: + +```bash +# El agent hace: +take_screenshot() +# Recibe: "/tmp/chrome-devtools-mcp-output/screenshot-1735894231.png" +# NO: un blob base64 de 2MB en el JSON de respuesta + +# Si necesita ver la imagen: +Read /tmp/chrome-devtools-mcp-output/screenshot-1735894231.png +``` + +Esto protege la ventana de contexto. Un agent de debugging puede tomar 20 screenshots sin reventar tokens; los lee bajo demanda con la tool `Read` del propio agente. + +Lo mismo aplica a: +- **Performance traces** → archivo `.trace.json` en disco +- **Heap snapshots** → archivo `.heapsnapshot` cargable en DevTools +- **Screencast** → MP4 vía ffmpeg +- **Lighthouse audits** → archivo JSON + HTML report + +Cuando veas un MCP server que te devuelve bytes base64 en cada response, sal corriendo. Es un antipatrón que revienta la conversación al cuarto turno. + +### Demo: "Reference over value" en práctica + +Un agent debugueando una regresión de LCP en producción. Sin `chrome-devtools-mcp`: + +``` +# Turn 1 (screenshot 1) +screenshot() → 2.3k tokens base64 +# Turn 2 (screenshot 2) +screenshot() → 2.1k tokens base64 +# Turn 3 (heapsnapshot inline) +take_heapsnapshot() → 8MB en base64 = ~2M tokens 😱 +``` + +Con `chrome-devtools-mcp`: + +``` +# Turn 1 +performance_start_trace() → 12 tokens +# Turn 2 +navigate_page(url) → 45 tokens +# Turn 3 +performance_stop_trace() → {"tracePath": "/tmp/.../trace.json"} +# Turn 4 +performance_analyze_insight(insight="lcp-breakdown") → 380 tokens +# Turn 5 (si el modelo necesita ver el trace) +Read /tmp/.../trace.json → 1.5k tokens para una sección +``` + +La diferencia es brutal: **8MB → 0 tokens en contexto** para el heap snapshot. El modelo decide cuándo y cuánto leer. + +### Primitivas únicas en su categoría + +Tres primitivas que **sólo chrome-devtools-mcp tiene** en el segmento MCP: + +**1. Lighthouse + CrUX combinados.** La tool `lighthouse_audit` ejecuta un audit completo (a11y, best-practices, performance, SEO). Y con `--performanceCrux` activado, las tools de Performance pueden mandar la URL del trace a la **Chrome User Experience Report** (CrUX) para combinar datos de laboratorio con datos de campo reales. Si tu agent necesita "explica por qué este page tiene peor LCP en campo que en local" — esto es lo que usa. + +**2. Memory debugging con heap snapshots.** Once tools en la categoría Memory: `take_heapsnapshot`, `compare_heapsnapshots`, `get_heapsnapshot_retainers`, `get_heapsnapshot_retainers`, `get_heapsnapshot_retaining_paths`, `get_heapsnapshot_dominators`, `get_heapsnapshot_class_nodes`, `get_heapsnapshot_duplicate_strings` (añadido en v1.5.0), `get_heapsnapshot_edges`, `close_heapsnapshot`. Es el workflow completo de memory leak debugging — el mismo que usa DevTools Memory panel — expuesto al agente. + +**3. Skills/ como knowledge pack.** El repo distribuye seis `SKILL.md` en `skills/`: `a11y-debugging`, `memory-leak-debugging`, `debug-optimize-lcp`, `chrome-devtools`, `chrome-devtools-cli`, `troubleshooting`. No son ejemplos — son guías estructuradas que el agent lee para aprender el workflow correcto. Es un patrón "el server no solo ejecuta, enseña" — pocos MCP servers lo hacen. Si vas a escribir tu propio MCP server, **copia este patrón**: empaqueta el know-how junto con las tools. + +### Tres modos de adquirir Chrome + +Detalle de producto que importa en producción: + +| Modo | Flag | Caso de uso | +|---|---|---| +| **Launch** | (default) | El server arranca Chrome con un perfil persistente en `~/.cache/chrome-devtools-mcp/chrome-profile`. Ideal para uso interactivo. | +| **Connect** | `--browserUrl http://127.0.0.1:9222` o `--wsEndpoint ws://...` | Te conectas a un Chrome que ya corre con `--remote-debugging-port`. Útil para CI o para reusar una sesión del usuario. | +| **AutoConnect** | `--autoConnect` | Lee `DevToolsActivePort` del `userDataDir` y se conecta a Chrome 144+ con remote debugging ya activo. Patrón nuevo (v1.0+); evita lanzar Chrome cuando el usuario ya lo tiene abierto. | + +El modo AutoConnect tiene un issue abierto (#2283) con fallos intermitentes en Chrome 150 stable — `"DevToolsActivePort never created"` — pero es la dirección correcta. + +### Telemetría por defecto + +Esto es editorialmente importante y debe documentarse, no enterrarse: el server envía métricas de uso a Google por defecto. Implementado en `src/telemetry/ClearcutLogger.ts`. Se apaga con: + +```bash +npx -y chrome-devtools-mcp@latest --no-usage-statistics +# o equivalente: +export CHROME_DEVTOOLS_MCP_NO_USAGE_STATISTICS=1 +``` + +El código **también** detecta la versión del cliente MCP (`server.server.getClientVersion()`) y la loguea — útil para saber si tus agents internos están actualizados. + +**Veredicto sobre telemetría**: documentada, opt-out sencillo, scope razonable (métricas de uso, no payload). Comparable a lo que cualquier tool oficial hace. **Pero**: en producción enterprise conviene apagarla explícitamente y dejar el opt-out en el `.mcp.json` para no depender de env vars. + +### Cuándo elegir chrome-devtools-mcp + +Tres preguntas de filtro: + +1. **¿Tu agent corre sólo en Chrome?** Si sí, este es el camino. Si necesitas Firefox o WebKit, vete a playwright-mcp. +2. **¿Necesitas Performance Insights, Lighthouse, memory debugging, screencast?** Si sí, **es el único** MCP server que las expone. +3. **¿Debugueas un bug en producción que requiere DevTools?** Las primitivas están pensadas exactamente para esto. + +Lo que **no** es: no es un wrapper de Puppeteer bonito. Es DevTools Frontend completo — los formatters de console/network/heap son los mismos que DevTools usa en producción, integrados a través del protocolo nativo. El detalle técnico relevante: el server reusa `chrome-devtools-frontend@1.0.1652307` como devDep para cargar los formatters reales vía `DevToolsConnectionAdapter.ts`. + +### Soporte de Chromium-based browsers: qué funciona y qué no + +Un engineering lead siempre pregunta "¿esto corre en Edge? ¿Y en Brave?". Respuesta corta, verificada leyendo `--channel` en la CLI options del repo: + +| Browser | Soporte | Cómo activarlo | Notas | +|---|---|---|---| +| Chrome stable | ✅ completo | default | Caso primario | +| Chrome Canary / Beta / Dev | ✅ | `--channel=canary\|beta\|dev` | Útil para validar features en pre-release | +| Microsoft Edge | ⚠️ no oficial | `--channel=msedge` o `--browserUrl` | El README oficial sólo garantiza Chrome y Chrome for Testing; el flag existe en el binario y funciona en la mayoría de casos, pero no hay SLA. Issue [#1235](https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp/issues/1235) sigue abierto | +| Brave | ❌ no oficial | workaround manual: `--browserUrl` a brave-debugging-port | No soportado por el repo; bugs probable | +| Arc | ❌ | n/a | No es Chromium estable; no soportado | +| Vivaldi | ❌ | n/a | No soportado oficialmente | +| Chromium open source (`chromium-browser`) | ✅ parcial | `--executable-path=/usr/bin/chromium-browser` | Funciona pero con caveats; no es Chrome | + +Para organizaciones donde QA valida en Edge o Brave, **el camino limpio es playwright-mcp**, que soporta los tres engines de verdad. chrome-devtools-mcp es la opción si tu equipo vive en Chrome estable; Edge funciona por el binario pero no es primera clase. + +--- + +## Stack 2: WebDriver BiDi — `microsoft/playwright-mcp` + +El segundo grande. Si tu agent necesita **portabilidad cross-browser** y un set de primitivas más cercano a lo que Playwright clásico ya hacía — pero expuesto vía MCP — este es el camino. + +### El detalle que casi nadie menciona: el código fuente vive en otro repo + +Antes de hablar de tools, un apunte verificado leyendo `src/README.md` del repo clonado: + +> *Playwright MCP source code is located in the [Playwright monorepo](https://github.com/microsoft/playwright/blob/main/packages/playwright-core/src/tools/mcp).* + +El repo `microsoft/playwright-mcp` es un **publish wrapper**. El TypeScript real está en `microsoft/playwright` monorepo. Esto explica por qué: +- `src/` en este repo contiene sólo un README, no herramientas +- Las tools se generan vía `node update-readme.js` y se sincronizan con `node roll.js` +- La versión del repo (v0.0.77) sigue Playwright alpha (1.62.0-alpha-2026-06-29) + +Implicación: cuando leas el README, estás leyendo docs generadas. Cuando debuguees un bug, el código está en el monorepo. + +### Las 68 tools agrupadas por capability + +Inventario extraído del README (generado, pero vigente): + +| Categoría | # tools | Activación | +|---|---|---| +| **Core automation** | 22 | on-by-default | +| **Tab management** | 1 (`browser_tabs`) | on-by-default | +| **Browser installation** | 1 (`browser_install`) | on-by-default | +| **Configuration** | 1 (`browser_get_config`) | `--caps=config` | +| **Network** | 4 (`browser_network_requests/request`, `browser_route/list/unroute`, `browser_network_state_set`) | `--caps=network` | +| **Storage** | 14 (cookie + localstorage + sessionstorage CRUD) | `--caps=storage` | +| **DevTools** | 12 (`browser_annotate`, `_highlight/_hide_highlight`, `_start_tracing/_stop_tracing`, `_start_video/_stop_video/_video_chapter`, `_resume`, `_console_messages`, `_evaluate`) | `--caps=devtools` | +| **Coordinate-based** | 3 (`browser_click_at`, `browser_hover_at`, `browser_type_at`) | `--caps=vision` | +| **PDF generation** | 1 (`browser_pdf_save`) | `--caps=pdf` | +| **Test assertions** | 4 (`browser_generate_locator`, `_verify_element_visible`, `_verify_list_visible`, `_verify_text_visible`) | `--caps=testing` | + +**Total: 68 tools, de las que 22 on-by-default y 46 gated por `--caps=`.** Importante: el patrón es idéntico a chrome-devtools-mcp (capabilities como flags), pero la granularidad es mayor. `--caps=testing` activa locators y assertions pensados para E2E tests; `--caps=vision` activa clicks por coordenada para cuando el accessibility tree no basta. + +### Cuándo elegir playwright-mcp + +Las preguntas correctas: + +1. **¿Tu agent necesita correr tests E2E cross-browser?** WebDriver BiDi es la única opción con Chromium + Firefox + WebKit + msedge. `chrome-devtools-mcp` es Chrome-only por diseño. +2. **¿Tu flujo incluye mobile Safari o device emulation?** `--device "iPhone 15"` emula dispositivos. chrome-devtools-mcp emula, pero no con la fidelidad de Playwright DeviceDescriptors. +3. **¿Tu agent necesita un trace de Playwright (`--caps=devtools`)?** El formato trace de Playwright es estándar en CI; herramientas como la Playwright Trace Viewer o `playwright show-trace` lo abren. chrome-devtools-mcp usa su propio trace format (no estándar fuera de Chrome). +4. **¿Necesitas capacidades avanzadas de network mocking?** `browser_route` permite mockear URLs por patrón. Más expresivo que `--blocked-origins`. + +### Lo que playwright-mcp NO tiene (y por qué) + +Aquí está la diferencia filosófica que importa: **playwright-mcp sacrifica primitivas de DevTools profundas por portabilidad**. Lo que no está en el set de 68 tools: + +- **Lighthouse audit** — ausente. Lighthouse se puede correr por CLI externo, pero no como tool MCP. +- **Heap snapshots / memory debugging** — ausente. La categoría DevTools es para tracing, no para memory. +- **Performance Insights con CrUX** — ausente. Playwright tiene tracing pero no la integración con field data de Chrome. +- **Screencast nativo** — tiene `browser_start_video` que graba con ffmpeg, pero no el screencast vía CDP que chrome-devtools-mcp ofrece. + +**Esto no es un bug**, es la consecuencia de usar WebDriver BiDi en lugar de CDP. WebDriver BiDi es un estándar W3C; CDP no. Lo que ganas en portabilidad lo pierdes en acceso profundo al browser. + +### El movimiento importante de Microsoft: Playwright CLI + SKILLs + +Verificado en el README, sección "Playwright MCP vs Playwright CLI": + +> *CLI: Modern coding agents increasingly favor CLI–based workflows exposed as SKILLs over MCP because CLI invocations are more token-efficient...* +> *MCP: MCP remains relevant for specialized agentic loops that benefit from persistent state, rich introspection, and iterative reasoning over page structure...* + +El propio Microsoft publica **microsoft/playwright-cli** como alternativa preferida para coding agents. El argumento es honesto: para coding agents, `playwright-cli screenshot --filename=foo.png` consume menos tokens que cargar 68 schemas MCP en contexto. Las SKILLs son instrucciones que el agent lee bajo demanda; las tools MCP se cargan al inicio. + +**Implicación editorial**: si tu agent ya tiene SKILL infrastructure (Claude Code, Cursor con `.cursor/rules/`), evalúa playwright-cli + SKILL antes que playwright-mcp. **Para CI y tests programáticos, playwright-mcp sigue ganando** porque la introspección MCP es útil para debugging de fallos. + +### Quickstart copy-paste + +```json +{ + "mcpServers": { + "playwright": { + "command": "npx", + "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest"] + } + } +} +``` + +Para activar visión y PDF: + +```json +{ + "mcpServers": { + "playwright": { + "command": "npx", + "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest", "--caps=vision,pdf,devtools,storage"] + } + } +} +``` + +Para tests aislados: + +```json +{ + "mcpServers": { + "playwright": { + "command": "npx", + "args": [ + "-y", "@playwright/mcp@latest", + "--isolated", + "--storage-state=/path/to/auth.json" + ] + } + } +} +``` + +--- + +## Stack 3: vision-LLM wrapper — `browser-use/browser-use` + +El "startup hotness" del sector. Si quieres que un coding agent **haga cosas en la web sin configurar nada**, este es el camino — pero con tradeoffs importantes que la mayoría de blogs no mencionan. + +### Lo que es y lo que no es + +`browser-use` **no es un MCP server** en sentido estricto. Es una **librería Python** (`pip install browser-use`) que envuelve Playwright y expone un **agente loop completo** — el LLM decide qué hacer, browser-use ejecuta. Tiene servidor MCP opcional (`browser_use/mcp/`) pero su uso principal es como SDK. + +Estado verificado al clonar el repo (2026-07-04): +- **Versión**: 0.13.2 (en `pyproject.toml`) +- **Stars**: ~100k (confirmado vía search; el repo creció de 0 a 100k en <18 meses según fuentes secundarias — orden de magnitud verificable, cifra exacta no contrastada con GitHub API en este entorno) +- **Licencia**: MIT +- **Lenguaje**: Python (requiere `>=3.11,<4.0`) +- **Core runtime**: Python + Rust (`browser-use[core]` extra) +- **Stars**: ~90k (⚠️ estimación de julio 2026, búsqueda secundaria; el repo creció rápido desde su lanzamiento en HN en marzo 2025 — orden de magnitud verificable, cifra exacta no contrastada con GitHub API) +El modelo de uso canónico (de `examples/simple.py`): + +```python +from browser_use import Agent, ChatBrowserUse +from dotenv import load_dotenv + +load_dotenv() + +agent = Agent( + task='Find the number of stars of the following repos: browser-use, playwright, stagehand, react, nextjs', + llm=ChatBrowserUse(model='bu-2-0'), +) +agent.run_sync() +``` + +Tres líneas. Le das un task en lenguaje natural, el agente navega, extrae, decide, vuelve a navegar, hasta resolver. + +### El agente loop en código + +Verificado en `browser_use/agent/service.py` (4143 LOC, demasiado grande para citar entero, pero con hitos clave): + +- **`Agent(Generic[Context, AgentStructuredOutput])`** — clase principal, línea 133 +- **`self.state = injected_agent_state or AgentState()`** — estado externo (línea 433), soporta serialización entre sesiones +- **`max_steps`** — fuerza `done` cuando se alcanza (línea 784), previene loops infinitos +- **`AgentState.follow_up_task`** — soporta tasks de seguimiento (línea 996) +- **Soporte de file system**: `self.state.file_system_state` permite que el agente lea/escriba archivos entre steps (líneas 700-744) + +El loop es esencialmente ReAct con estado: el LLM genera una acción, el agente la ejecuta, observa el resultado, repite. Lo diferencial es que **el estado es serializable**: puedes parar un agent y resumirlo en otra sesión sin perder contexto. + +### Las 26 acciones disponibles + +Inventario extraído de `browser_use/tools/service.py` (2267 LOC, grep sobre `@self.registry.action`): + +| Acción | Función | +|---|---| +| `search` | DuckDuckGo/Google/Bing (default DDG, "less captchas") | +| `navigate` | URL | +| `click` (varios modos) | Por índice de DOM, por coordenadas, con fallback | +| `input_text` | Limpia y rellena input por índice | +| `go_back` | Historial | +| `wait` | Segundos | +| `scroll` | Por páginas o por texto (`find_text`) | +| `extract` | LLM-driven structured extraction con output_schema | +| `search_page` | grep-like local en la página (zero LLM cost) | +| `find_elements` | Query DOM por CSS selector | +| `switch_tab` / `close_tab` | Gestión de pestañas | +| `screenshot` | Viewport | +| `save_as_pdf` | PDF del page | +| `select_dropdown_option` | `