OmniBrowse

고성능 듀얼코어 데스크톱 웹 브라우저 및 AI 에이전트 전용 네이티브 MCP 런타임

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🪞 공식 미러 저장소 (Official Mirrors)

OmniBrowse는 다중 플랫폼 가용성과 무중단 접근성을 보장하기 위해 다음 공식 저장소에 동기화 미러링됩니다:

• 🦊 GitLab: gitlab.com/minjun_k818/omnibrowse
• 🤗 Hugging Face: huggingface.co/minjun-k818/omnibrowse

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개요 (Overview)

OmniBrowse는 사람이 일상적으로 사용하는 초경량 데스크톱 GUI 브라우저와, AI 자율 에이전트가 백그라운드에서 직접 명령을 내리는 네이티브 FastMCP 런타임을 하나의 고성능 바이너리로 통합한 차세대 듀얼코어 브라우저 플랫폼입니다.

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🛠️ 핵심 기술적 특징

• 듀얼코어 아키텍처 (Dual-Core Architecture): 사람이 직접 웹서핑하는 쾌적한 네이티브 GUI 창과, 에이전트가 백그라운드에서 0.1ms 지연시간으로 통신하는 FastMCP JSON-RPC 서버를 단일 엔진으로 통합했습니다.
• 헥사고날 포트-어댑터 설계 (Hexagonal Decoupled Engine): 브라우저 핵심 로직(탭 관리, 세션, 쿠키 금고, 시맨틱 축약기)이 특정 렌더러에 종속되지 않는 trait RenderBackend 인터페이스로 설계되어 있어, 향후 어떠한 렌더러 백엔드로도 무중단 교체가 가능합니다.
• 시맨틱 DOM 축약기 (Semantic Tree Pruner): 에이전트 컨텍스트 토큰을 낭비하는 무거운 스타일/스크립트/SVG를 80% 이상 소거하고, 상호작용 가능한 클릭·입력 요소만 고밀도로 추출합니다.
• 확장 프로그램 가상화 (Extension Virtualizer): Manifest V3 기반 사용자 스크립트 및 차단 규칙을 메모리 내에서 가상화하여 경량 상태를 유지하면서 플러그인 생태계를 지원합니다.
• 극도의 자원 효율성: Chromium 기반 도구 대비 메모리 점유율을 1/10 수준(유휴 시 30MB 미만)으로 억제하여 다중 에이전트 병렬 환경에서도 시스템 부하가 없습니다.

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🏛️ 시스템 아키텍처

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        CORE LOGIC (Rust - Independent)                 │
│  - Tab / Session Lifecycle Manager                                     │
│  - Semantic Tree Pruner (80%+ LLM Context Token Optimizer)             │
│  - FastMCP Server (Direct JSON-RPC 2.0 Agent Interface)               │
│  - Extension Virtualizer (Manifest V3 Sandboxed Runner)                │
│  - Encrypted Cookie & Session Vault                                    │
└───────────────────▲────────────────────────────────▲───────────────────┘
                    │ (Port: trait RenderBackend)    │
       ┌────────────┴───────────┐      ┌─────────────┴────────────┐
       ▼                        ▼      ▼                          ▼
[Desktop GUI Adapter]     [Headless Daemon]           [Pluggable Backends]
• Native Window Shell     • Stdio MCP Loop            • Phase 1: Native Surface
• Tabs, URL Bar, Controls • Autonomous Execution      • Phase 2: Pluggable C++ FFI / Servo

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⚡ 빌드 및 실행 방법

# 1. 저장소 복제 및 빌드
git clone https://github.com/minjun-k818/omnibrowse.git
cd omnibrowse
cargo build --release

# 2. 데스크톱 GUI 브라우저 모드 실행
cargo run -p omnibrowse -- --url https://github.com/minjun-k818

# 3. AI 에이전트 전용 헤드리스 FastMCP 서버 모드 실행
cargo run -p omnibrowse -- --mcp

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📜 라이선스 (License)

본 프로젝트는 **PROPRIETARY & CONFIDENTIAL SOFTWARE LICENSE**를 따릅니다. 무단 복제, 상업적 배포 및 도용이 엄격히 금지됩니다. (Copyright © 2026 Minjun Park. All Rights Reserved.)