amurgola/lumabrowser

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128 stars 12 forks 品質 78 トレンド 36NOASSERTION

ローカルAIデスクトップアプリ:GPU対応のllama.cppランタイムを持つChromiumブラウザ、OpenAI互換API、AIチャットとエージェント、Stable Diffusionの画像・動画、TTS、音楽、そしてMCPサーバー(Claude Code)を備えています,...

概要

ローカルAIスタックを一つのアプリにまとめましょう。GPU対応のLLMランタイム、チャットやエージェント、ローカル画像、動画、音楽、音声、そしてすでに使っているAIツールのブラウザ自動化を備えたウェブブラウザ。ウェブサイト ·ダウンロード ·APIドキュメント ·エージェント開発者ドキュメント ·ライセンス無料・オープンソース(AGPL-3.0)・自分のマシン上で動作します LumaBrowserは、ローカルAI向けに人々が運用する別々のツール(モデルサーバー、チャットUI、画像生成、音声スタック、エージェント用のヘッドレスブラウザ)を、1つのデスクトップアプリに置き換えます。GPUを確認し、ダウンロード前にどのモデルが合うか教えてくれ、すべてローカルで実行します。自分のタブ、ログイン、ファイルはマシンに残り、Claude Code、Codex、Cline、OpenCodeなどの外部エージェントがMCPを通じてブラウザを駆動します。 GitHub Releasesから最新ビルドをダウンロード: またはNode 18以降では、ターミナルから最新ビルドを取得して起動します: 開けて。

概要（AI 翻訳）

Lumaブラウザ

ローカルのAIスタックを1つのアプリにまとめて。 GPU対応のLLMランタイム、チャットとエージェント、ローカルイメージを備えたウェブブラウザ、動画、音楽、ボイス、そしてすでに使っているAIツールのためのブラウザ自動化。

ウェブサイト · ダウンロード · APIドキュメント · エージェント開発者ドキュメント · 免許

無料・オープンソース(AGPL-3.0)・自分のマシン上で動作します

LumaBrowserは、ローカルAI向けに人々が運用する別々のツールの山を置き換えます。モデルサーバー、チャットUI、画像生成、音声スタック、ヘッドレスブラウザエージェント向けに)1つのデスクトップアプリで対応できます。GPUを見て、どのモデルか教えてくれますダウンロード前にセットし、すべてローカルで実行できます。自分専用のタブやログイン情報も使えますファイルはあなたのマシンに残り、Claude CodeやCodexのような外部エージェントも、 ClineとOpenCodeはMCPを通じてブラウザを駆動できます。

始めよう

1.設置

GitHub Releasesから最新ビルドをダウンロード:

プラットフォーム	ファイル
Windows x64	インストーラーまたはポータブル`.exe`
Linux x64	AppImage
macOS(Apple Silicon)	`.dmg`

またはNode 18以降では、ターミナルから最新ビルドを取得して起動します:

2.モデルを選んでください

オープンモデル。

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

LumaBrowser

Your local AI stack in one app. A web browser with a GPU-aware LLM runtime, chat and agents, local image, video, music and voice, and browser automation for the AI tools you already use.

Website · Download · API docs · Agentic developer docs · License

Free · Open source (AGPL-3.0) · Runs on your own machine

LumaBrowser replaces the pile of separate tools people run for local AI (a model server, a chat UI, an image generator, a voice stack, a headless browser for agents) with one desktop app. It looks at your GPUs, tells you which models fit before you download them, and runs everything locally. Your own tabs, logins and files stay on your machine, and outside agents like Claude Code, Codex, Cline and OpenCode can drive the browser through MCP.

Get started

1. Install

Download the latest build from GitHub Releases:

Platform	File
Windows x64	Installer or portable `.exe`
Windows arm64 (Snapdragon X)	Installer or portable `.exe` named `-arm64`
Linux x64	AppImage
macOS (Apple Silicon)	`.dmg`

Or, with Node 18 or newer, fetch and launch the latest build from the terminal:

npx lumabrowser start

2. Pick a model

Open Models. LumaBrowser reads your hardware and puts a fit badge and a predicted speed on every model before you download it. Search Hugging Face directly, or link models you already have in LM Studio, Ollama or the Hugging Face cache without downloading them again.

3. Give it a task

Open a chat and ask for something that needs the web:

Search the web for the latest llama.cpp release and tell me in a few bullets what changed.

The agent opens its own tabs, reads the pages and answers. Your tabs stay yours.

Which part do I need?

You want to…	Use
Chat with local models, generate images, browse with an assistant	The desktop app
Let Claude Code, Codex, Cline or OpenCode use a real browser	MCP server
Point Selenium, Puppeteer or Playwright at it	WebDriver or CDP
A coding agent in your terminal	`luma` CLI, see cli/README.md

GitHub で README 全文を見る

インストール

npx lumabrowser start

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
  "mcpServers": {
    "luma-browser": {
      "command": "node",
      "args": ["<install dir>/resources/app.asar.unpacked/mcp-server.js"],
      "env": { "LUMA_API_PORT": "3000" }
    }
  }
}