ZeroToken

ZeroToken - Record once, automate forever.

Lightweight MCP for AI agent browser automation. Record once, replay forever — cut token cost and speed up repetitive tasks.

一个面向 AI Agent 的轻量化浏览器自动化 MCP 引擎，支持操作记录与详细执行上下文导出。

在 OpenClaw 中使用 ZeroToken

ZeroToken 是 OpenClaw 的浏览器执行层，适合录制一次、重复执行的自动化任务（如每日登录、定时抓取）。下面说明完整接入流程。

为什么需要 HTTP 模式？

OpenClaw 通过 MCPorter 调用 MCP 时，若使用 stdio（command 模式），每次工具调用都会新建进程，导致 browser 实例被销毁、状态丢失。因此必须改用 Streamable HTTP 模式：ZeroToken 以 HTTP 服务常驻，OpenClaw 通过 URL 连接，同一会话内 browser 状态得以保持。

接入步骤（完整流程）

1. 安装 ZeroToken

# 通过 pip 或 uv
pip install zerotoken
# 或
uv add zerotoken

# 安装 Playwright 浏览器（必须）
playwright install chromium

若通过 MCPorter 安装到 OpenClaw：

npm install -g mcporter
mcporter install zerotoken --target openclaw --configure

安装后同样需执行 playwright install chromium。

2. 在后台启动 HTTP 服务，并保持常驻

在终端中运行（不要关闭）：

zerotoken-mcp-http

默认监听 http://0.0.0.0:8000/mcp。可指定端口：

zerotoken-mcp-http --port 8001
# 或
ZEROTOKEN_HTTP_PORT=8001 zerotoken-mcp-http

3. 配置 openclaw.json

在 ~/.openclaw/openclaw.json（或项目内 openclaw.json）的 mcpServers 中，将 ZeroToken 配置为 URL，不要用 command：

{
  "mcpServers": {
    "zerotoken": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

若使用非默认端口，修改 URL 中的端口号即可。

4. 安装 zerotoken-openclaw Skill

将 Skill 放入 OpenClaw 的 skills 目录之一：

或通过 ClawHub：clawhub install zerotoken-openclaw

或从本仓库复制：

cp -r skills/zerotoken-openclaw ~/.openclaw/skills/

5. 在 OpenClaw 中启用

在 OpenClaw 中启用名为 zerotoken 的 MCP server，并确保 zerotoken-openclaw Skill 已加载。Agent 即可通过 MCP 调用浏览器工具。

典型工作流

1. 录制轨迹：用户描述任务（如「每日登录某站并拉取报表」），Agent 调用 browser_init → browser_open / browser_click / browser_input 等 → trajectory_complete，完成一次录制。
2. 生成脚本：对重复/定时任务，Agent 调用 trajectory_to_script(task_id) 将轨迹转为可回放脚本。
3. 绑定定时任务：Agent 调用 script_binding_set(binding_key=job_id, script_task_id=task_id) 将 OpenClaw 的 job_id 与脚本绑定。
4. 定时执行：OpenClaw 触发定时任务时，Agent 调用 run_script_by_job_id(binding_key=job_id) 一步执行，无需 LLM 逐步推理，Token 消耗低。

更多详情见：skills/zerotoken-openclaw/SKILL.md、docs/skills.md。

常见问题

• browser 状态丢失、每次操作都像第一次：说明仍在使用 command 模式。请确保 (1) 在后台运行 zerotoken-mcp-http；(2) openclaw.json 中 zerotoken 配置为 url 而非 command。
• 连接失败 / MCP 不可用：确认 zerotoken-mcp-http 已启动且端口正确（默认 8000），URL 与配置一致。

核心理念

问题

AI Agent 直接控制浏览器执行重复任务时，每次都需要消耗大量 Token 进行推理，成本高且执行速度慢。

ZeroToken 解决方案

1. 操作执行: AI 通过 ReAct 模式分步推理，调用 MCP 原子能力完成浏览器操作
2. 轨迹记录: 系统记录完整的操作轨迹（包括页面状态、截图、执行结果、模糊点标记）
3. AI 提示导出: 轨迹可导出为 AI 友好格式，含需判断的模糊点说明，供 Skills 或其他模块进一步分析

核心特性

• 分层架构 - Transport → Handler → Service → Domain → Repository/Infrastructure 五层，Pydantic v2 强类型模型
• 完整轨迹记录 - 每次操作记录步骤、页面状态、截图，结构化 OperationRecord
• 多标签页与 iframe - 内置 BrowserContextManager，支持多 tab 切换、iframe 进入/退出、独立指纹与状态
• 丰富的浏览器原子操作 - 26 个 browser_* 工具：导航、点击/输入/hover/键盘/滚动/拖拽、文件上传下载、JS 求值、截图等
• Script Engine - 可嵌套步骤树 + VarsEnvironment，支持 if/loop/assign 流程控制、变量传递、白名单 AST 安全表达式、循环上限保护
• Step-as-Unit 错误处理 - 任意步骤失败/需判断时暂停（pause），AI 通过 resolution 决定 retry/skip/patch/abort
• 录制探索模式 - trajectory_explore_start/stop 隔离 AI 试错路径，避免污染轨迹
• Token 优化 - DOM 智能剪枝、截图压缩/裁剪/降质、页面状态摘要，多层次降低 Token 消耗
• SQLite 存储 - scripts / trajectories / sessions / fingerprints / bindings / runtime 按职责拆分 Repo，版本化迁移
• 脚本生命周期管理 - script_deprecate/restore/health，自动跟踪连续失败、计算成功率
• 任务绑定 - script_bind 把外部 job_id 映射到脚本，便于 OpenClaw 等定时任务调度
• 稳定性增强 - SmartSelector（多备选 + 不稳定模式过滤）、SmartWait（多等待条件级联）、ErrorRecovery（指数退避 + 选择器变体 + iframe 内查找）
• 自适应元素定位 - 首次命中时保存元素指纹（auto_save），改版后选择器失效时按相似度重定位（adaptive），无需改代码
• 反爬/云盾应对 - browser_init(stealth=true) 启用隐蔽启动与指纹伪装，降低被识别为自动化浏览器的概率
• MCP 协议 - stdio + Streamable HTTP 双 transport，handlers/ 模块化注册

稳定性增强

不稳定因素分析

选择器失效 (60%)     动态 ID、类名变化、DOM 结构改变
时序问题 (25%)       元素未加载、网络请求、动画未执行
环境变化 (10%)       视口变化、用户状态、Cookie 影响
其他因素 (5%)        弹窗干扰、资源加载失败

解决方案

1. SmartSelector - 智能选择器生成

• 自动生成多个备选选择器
• 优先级：data-testid > id > aria > CSS > XPath
• 检测并过滤不稳定类名（如 el-*, ant-*, Mui-*）

2. SmartWait - 智能等待策略

• 多种等待条件：selector, visible, networkidle, text, function
• 级联等待支持
• 页面稳定性检测

3. ErrorRecovery - 错误恢复机制

• 自动检测错误类型
• 选择器变体尝试
• 指数退避重试
• iframe 内元素查找

系统架构

五层分层，依赖方向单向向下：Handler → Service → Domain / Repository / Infrastructure，绝不反向。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Transport       MCP stdio  /  Streamable HTTP                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Handler         handlers/{browser,trajectory,script}_handlers   │
│                  (工具注册 + 参数校验 + 调度)                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Service         BrowserService  TrajectoryService  ScriptService│
│                  (业务编排, 无框架依赖)                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Domain          Pydantic 模型 (OperationRecord, Trajectory,     │
│                  Script, Session, Resolution, ...)               │
├──────────────────────────────────┬──────────────────────────────┤
│  Repository                      │  Infrastructure              │
│  Protocol 抽象 + SQLite 实现     │  browser/  ActionPipeline    │
│  ScriptRepo / TrajectoryRepo /   │            + actions/        │
│  SessionRepo / RuntimeRepo /     │            + stability/      │
│  FingerprintRepo / BindingRepo   │  engine/   ScriptEngine      │
│                                  │            + flow_control    │
│                                  │            + data_flow       │
│                                  │  optimizers/ DOM/Screenshot/ │
│                                  │              StateSummary    │
└──────────────────────────────────┴──────────────────────────────┘

Mermaid 架构图

graph TB
    subgraph "Client"
        A[AI Agent / OpenClaw / Cursor]
    end

    subgraph "Transport"
        T1[MCP stdio]
        T2[Streamable HTTP]
    end

    subgraph "Handler"
        H1[browser_handlers]
        H2[trajectory_handlers]
        H3[script_handlers]
    end

    subgraph "Service"
        S1[BrowserService]
        S2[TrajectoryService]
        S3[ScriptService]
    end

    subgraph "Infrastructure"
        I1[ActionPipeline + actions/]
        I2[Stability: Selector/Wait/Recovery/Adaptive]
        I3[ScriptEngine: flow_control + data_flow]
        I4[Optimizers: DOM / Screenshot / StateSummary]
    end

    subgraph "Repository"
        R1[ScriptRepo]
        R2[TrajectoryRepo]
        R3[SessionRepo]
        R4[RuntimeRepo]
        R5[FingerprintRepo]
        R6[BindingRepo]
    end

    subgraph "Storage / Browser"
        DB[(SQLite zerotoken.db)]
        PW[Playwright / Chromium]
    end

    A --> T1
    A --> T2
    T1 --> H1 & H2 & H3
    T2 --> H1 & H2 & H3
    H1 --> S1
    H2 --> S2
    H3 --> S3
    S1 --> I1 --> I2
    S2 --> R2
    S3 --> I3 --> I4
    S3 --> R1 & R3 & R4 & R6
    S1 --> R5
    I1 --> PW
    R1 & R2 & R3 & R4 & R5 & R6 --> DB

安装

OpenClaw 用户：完整步骤见上文「在 OpenClaw 中使用 ZeroToken」。

Cursor 等 IDE：安装后使用 stdio 模式，在客户端配置 command: "zerotoken-mcp" 或 command: "uv", args: ["run", "zerotoken-mcp"] 即可。

本地开发 / pip 安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/AMOS144/zerotoken.git
cd zerotoken

# 安装依赖
uv sync

# 或 pip 安装
pip install zerotoken

# 安装 Playwright 浏览器
playwright install chromium

快速开始

1. 启动 MCP Server

场景	命令	说明
OpenClaw	zerotoken-mcp-http	在后台常驻，openclaw.json 配置 url: "http://localhost:8000/mcp"。详见「在 OpenClaw 中使用 ZeroToken」。
Cursor 等 IDE	zerotoken-mcp 或由客户端拉起	stdio 模式，配置 command: "zerotoken-mcp"。

# OpenClaw：HTTP 模式（后台常驻）
zerotoken-mcp-http

# Cursor：stdio 模式
zerotoken-mcp

2. AI Agent 通过 MCP 调用浏览器工具

示例流程：

# 初始化浏览器（遇反爬/云盾可传 stealth=true）
→ browser_init(headless=true)
← {"success": true, "config": {...}}

# 开始轨迹记录
→ trajectory_start(task_id="login_task", goal="登录系统")
← {"success": true, "task_id": "login_task"}

# 执行浏览器操作（自动记录到轨迹）
→ browser_open(url="https://example.com/login")
← {
     "step": 1,
     "action": "open",
     "params": {"url": "https://example.com/login"},
     "result": {"success": true, "title": "Login"},
     "page_state": {"url": "...", "title": "..."},
     "screenshot": "base64..."
   }

→ browser_input(selector="#username", text="testuser")
→ browser_input(selector="#password", text="secret123")
→ browser_click(selector="#submit-btn")

# 完成轨迹并获取 AI 提示（含模糊点标记）
→ trajectory_complete(export_for_ai=true)
← {
     "success": true,
     "ai_prompt": "Task Goal: 登录系统\n\nOperation History:\n[Step 1] open(...)\n[Step 2] click(...) [需判断: 验证码需识别]"
   }

AI 收到 ai_prompt 后，可结合 Skills 或自定义逻辑，对标记为「需判断」的步骤进行处理。建议通过 trajectory_list 查看已保存轨迹，对不需要的调用 trajectory_delete(task_id) 避免记录过多；browser 类工具可传 include_screenshot: false 减少响应体积；失败时返回结构化错误（含 code、retryable）便于模型重试。对关键元素可传 auto_save: true 保存指纹，改版后传 adaptive: true 自动重定位。

3. 更多浏览器操作

多标签页与 iframe：

→ browser_new_tab(url="https://second.example.com")     # 返回 tab_id
→ browser_list_tabs()                                    # 列出所有 tab
→ browser_switch_tab(tab_id=1)
→ browser_enter_iframe(selector="iframe#payment")
→ browser_click(selector="#confirm")                    # 在 iframe 内
→ browser_exit_iframe()
→ browser_close_tab(tab_id=1)

文件 / 键盘 / 高级交互：

→ browser_upload(selector="input[type=file]", file_path="/tmp/a.pdf")
→ browser_download(selector="a.export")                  # 返回保存路径
→ browser_keyboard(key="Control+S")
→ browser_hover(selector=".menu")
→ browser_drag_drop(source="#item", target="#bin")
→ browser_scroll(direction="down", amount=800)
→ browser_evaluate(expression="document.title")

录制探索模式（试错时不污染轨迹）：

→ trajectory_explore_start(reason="尝试不同入口")
→ browser_click(...)        # 这些步骤不会进入正式轨迹
→ browser_click(...)
→ trajectory_explore_stop(keep="none")    # none / last / all
→ browser_click("#correct-entry")          # 之后回到正式录入

脚本生成与回放：

→ script_generate(task_id="login_demo")                  # 由轨迹生成脚本
→ script_run(task_id="login_demo", vars={"user": "..."}) # 确定性回放
                                                          # 失败/需判断会暂停 → session
→ script_resume(session_id="...", resolution={"type": "retry"})
                                                          # 或 skip / patch / abort
→ script_health(task_id="login_demo")                    # 连续失败/成功率
→ script_deprecate(task_id="login_demo", reason="改版失效")
→ script_restore(task_id="login_demo")

绑定外部 job_id（OpenClaw 定时任务）：

→ script_bind(binding_key="daily-report", script_task_id="report_v3",
              default_vars={"date": "today"})
→ script_run(... )    # 通过 binding_key 间接触发

Python API

主要使用方式是 MCP 工具调用。也可以直接在 Python 中使用底层 service：

from zerotoken import BrowserService, TrajectoryService, ScriptService
from zerotoken.repository.sqlite import open_sqlite_repos

# 打开按职责拆分的仓库集合（共享一个 SQLite 文件）
repos = open_sqlite_repos("zerotoken.db")

browser = BrowserService()
await browser.init(headless=True)

trajectory = TrajectoryService(trajectory_repo=repos.trajectory)
trajectory.start("task_001", goal="登录系统")
trajectory.bind(browser)

await browser.open("https://example.com/login")
await browser.click("#submit")

result = trajectory.complete(export_for_ai=True)
print(result["ai_prompt"])

await browser.close()

公开导出：BrowserService / TrajectoryService / ScriptService，以及全部 Pydantic 模型（OperationRecord / Trajectory / Script / Resolution 等）。具体函数签名见 zerotoken/services/。

OperationRecord 结构

每个浏览器操作都返回详细的 OperationRecord：

{
  "step": 1,
  "action": "click",
  "params": {
    "selector": "#submit-btn",
    "timeout": 30000
  },
  "result": {
    "success": true,
    "navigated": true,
    "new_url": "https://example.com/dashboard"
  },
  "page_state": {
    "url": "https://example.com/dashboard",
    "title": "Dashboard",
    "timestamp": "2024-01-01T12:00:00"
  },
  "screenshot": "base64_encoded_image_data",
  "fuzzy_point": {
    "requires_judgment": true,
    "reason": "验证码需识别",
    "hint": "AI 视觉"
  },
  "timestamp": "2024-01-01T12:00:00"
}

fuzzy_point 为可选字段，仅在需要 AI/人判断的步骤存在。导出 AI 提示时，会追加 [需判断: {reason}] 等标记。

项目结构

zerotoken/
├── zerotoken/                       # 库主体
│   ├── __init__.py                  # 公开导出 services 与 Pydantic 模型
│   ├── models/                      # Domain 层 - Pydantic v2 模型
│   │   ├── operation.py             #   OperationRecord, PageState, ActionType, ...
│   │   ├── trajectory.py            #   Trajectory, TrajectoryMetadata
│   │   ├── script.py                #   Script, ScriptStep, StepHint
│   │   └── session.py               #   PauseEvent, Resolution, RuntimeState
│   ├── services/                    # Service 层 - 业务编排
│   │   ├── browser_service.py
│   │   ├── trajectory_service.py    #   含 RecordingMode（探索模式）
│   │   └── script_service.py        #   含 deprecate/restore/health
│   ├── repository/                  # Repository 层 - 按职责拆分
│   │   ├── protocols.py             #   Protocol 抽象
│   │   ├── sqlite.py                #   SQLite 实现
│   │   └── migrations.py            #   版本化迁移
│   ├── browser/                     # Infrastructure - 浏览器
│   │   ├── context.py               #   BrowserContextManager（多标签）
│   │   ├── pipeline.py              #   ActionPipeline
│   │   ├── actions/                 #   navigate/interact/extract/page_mgmt/iframe/file_ops
│   │   ├── stability/               #   middleware/selector/wait/recovery/adaptive
│   │   └── stealth.py
│   ├── engine/                      # Infrastructure - 脚本引擎
│   │   ├── script_engine_v2.py      #   执行器
│   │   ├── flow_control.py          #   if/loop/assign
│   │   ├── data_flow.py             #   VarsEnvironment + 安全表达式
│   │   └── script_generator.py      #   轨迹转脚本
│   ├── optimizers/                  # Infrastructure - Token 优化
│   │   ├── dom_pruner.py
│   │   ├── screenshot_opt.py
│   │   └── state_summary.py
│   ├── benchmark/                   # 性能基准套件
├── handlers/                        # Handler 层 - MCP 工具注册
│   ├── browser_handlers.py          #   26 个 browser_* 工具
│   ├── trajectory_handlers.py       #   trajectory_* 工具
│   └── script_handlers.py           #   script_* / run / resume / session / binding
├── mcp_server.py                    # 入口：MCP stdio
├── mcp_server_http.py               # 入口：Streamable HTTP
├── benchmark_cli.py                 # 基准测试 CLI
├── tests/                           # unit + integration
└── zerotoken.db                     # SQLite 数据库（运行时生成）

使用场景

1. AI Agent 浏览器自动化 - OpenClaw、LLM Agent 等
2. RPA 流程自动化 - 重复性网页操作录制回放
3. 数据采集 - 定时抓取网页数据
4. 自动化测试 - 记录测试步骤并回放

OpenClaw 配套 Skill：见 docs/skills.md，用于定时/重复任务时按轨迹重放、降低 Token 消耗。

社区

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License

MIT License，见 LICENSE。

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