自動化は長い間、“ただし条件付き”のタスクであり、ユーザーにはプログラミングスキルが求められていました。プロファイルを一括作成したり、cookies を farm したり、データを parse したりするには、ユーザーは Puppeteer、Playwright、または Selenium をベースにした複雑なスクリプトを書き、定期的に更新する必要がありました。
AIアシスタントの発展により、現在では自動化は通常のテキストコマンドを通じて行われ、1行のコードも書く必要がありません。この記事では、MCP技術を使用してニューラルネットワークをUndetectableアンチディテクトブラウザに接続し、日常的なタスクを完全に人工知能へ委任する方法を見ていきます。
MCPとは
Model Context Protocol (MCP) は、AIアシスタント(Claude Desktop、Cursor、Clineなど)がローカルのUndetectable APIと直接やり取りできるようにするオープンスタンダードです。PythonやNode.jsでスクリプトを書く代わりに、自然なテキストコマンドでブラウザプロファイルを管理します。AIはあなたのテキストを、Internet上で作業するために必要なAPI呼び出しへ自律的に変換します。
何のために必要か
この統合は、コードを書くスキルがなくても日常的なタスクを自動化できる便利なインターフェースを提供します。シンプルな prompts を使ってプロファイルを一括作成し、そのステータスを管理し、データを収集し、Internet上でアクションを実行できます。そのためには、自分のAIアシスタントに何をしたいのかを正確に書くだけで、その後ニューラルネットワークがスクリプトを書き、あなたのために自動化を実行します。
AIをUndetectableに接続する方法
セットアップを開始する前に、環境が準備されていることを確認してください。
1. 作業の準備
コンピューターにインストールされている必要があるもの:
- Undetectable Browser: プログラムが起動していることを確認してください
- Node.js: バージョン18以上(パッケージが動作するために必要)。
- AI client: MCPプロトコルをサポートするアプリケーション。(この記事では、セットアッププロセスを Claude Desktop を例に説明します。)
2. MCP serverのインストールと設定
統合は NPM パッケージ undetectable-local-api-mcp-ts を通じて実装されています。AI client とブラウザを接続するには、Claude Desktop の設定ファイルで server の起動パラメータを指定する必要があります。
**設定ファイル (claude_desktop_config.json) はどこにあるか **
Claude desktop のデスクトップ版を開き、設定に移動します。developer セクションで “Edit config” ボタンをクリックします
通常、設定ファイルはここに保存されています:
- Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
任意のテキストエディタで設定ファイルを開き、以下のコードを追加します。
Windowsの場合:
Windows環境では、npx を正しく起動するために、コマンドラインインタープリター cmd を /c フラグ付きで使用する必要があります。
JSON
{
"mcpServers": {
"undetectable-local-api": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"undetectable-local-api-mcp-ts"
]
}
}
}macOSの場合:
macOSでは、コマンドは npx を通じて直接起動されるため、設定はより簡潔になります。
JSON
{
"mcpServers": {
"undetectable-local-api": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"undetectable-local-api-mcp-ts"
]
}
}
}コードを追加したら、必ずファイル内の変更を保存し、Claude desktop を再起動してください。
接続方法の詳細については、こちらをご覧ください。
接続の確認
API接続を確認するには、“customize” タブに移動し、次に “connectors” セクションへ進みます。そこに “undetectable-local-api-ts” が表示されていれば、接続が成功したことを意味します。
“configure” ボタンをクリックすると、自動化に利用可能なすべての機能が表示されます。特定のアクションを許可または禁止できます。この場合、AIアシスタントは自動化中にそのアクションの確認を求めます。
3. 実践例:プロファイルウォーミング用AIアシスタント
これが実際にどのように機能するかを示すため、以前であれば別個のスクリプトが必要だった基本的な自動化シナリオを見ていきます。
2つの新しいプロファイルを作成し、信頼できるリソースを通じて cookies を “walk” する必要があります。
AIへのPrompt:
“Undetectable Browser: Windowsベースで2つのプロファイルを作成してください。各プロファイルについて、次のアルゴリズムを実行してください:ブラウザを開く、Googleに移動する、cookiesを受け入れる、リスト内のブランド(Adobe, Microsoft, Netflix, Walmart)を自然検索で検索する、各ブランドのウェブサイトに移動し、そのサイトでcookiesを受け入れる。これらのサイトをランダムな順序で訪問してください。リストが完了したら、プロファイルを正しく閉じて次のプロファイルに進んでください。”
結果:
AIは自律的にスクリプトを書き、MCPツールにアクセスし、タスクを段階的に実行します。クリック、タイミング、セッション管理のランダム化を引き受けます。ユーザーは遷移を手動でプログラムしたり、アクションのエミュレーションロジックを設定したりする必要がなくなります。
結論
MCP server を接続することで、日常的なタスクが何倍も簡単になります。これにより、高度な自動化はコーディング経験のない人にも利用しやすくなり、専門家はスクリプトのデバッグではなく戦略的なタスクに集中できるようになります。
便利なリンク: