Was macht navvi?
Verleiht Ihrem KI-Agenten eine echte Browser-Identität. MCP-Server mit persistenten Personas, Anti-Erkennungs-Browser und Credential-Vault.
Verleiht Ihrem KI-Agenten eine echte Browser-Identität. MCP-Server mit persistenten Personas, Anti-Erkennungs-Browser und Credential-Vault.
Navvi ist ein MCP (Model Context Protocol) Server, der KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex mit einer echten Browser-Identität ausstattet. Es bietet persistente Personas (dauerhafte Profile mit konstanten Browser-Fingerabdrücken), einen Anti-Erkennungs-Browser (der gängige Bot-Erkennung umgeht) und einen Credential-Vault (sichere Speicherung von Anmeldedaten). Dies ermöglicht es Agenten, Webseiten zu navigieren, Formulare auszufüllen und Aktionen als echter menschlicher Nutzer auszuführen, ohne blockiert zu werden – entscheidend für Web-Automatisierung, Testing und Integrationen, die eine konsistente Session- und Identitätsverwaltung erfordern.
npx skills add fellowship-dev/navviInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Verleiht Ihrem KI-Agenten eine echte Browser-Identität. MCP-Server mit persistenten Personas, Anti-Erkennungs-Browser und Credential-Vault.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.