Cookie機器人
AI 驅動的智慧養號與 Cookie 收集器
讓您的 AI Agent 能夠像真人一樣瀏覽網頁，自動積累高權重 Cookie，提升帳號信任度。 Cookie機器人 不僅僅是一個自動化腳本，它是 DICloak MCP Server 生態中的核心能力之一。 在過去，您需要手動運行 RPA 任務; 現在，它允許您通過自然語言指令，指揮 AI 在指定的指紋環境中自動訪問網站、模擬人類閱讀行為並收集 Cookie。
讓您的 AI Agent 能夠像真人一樣瀏覽網頁，自動積累高權重 Cookie，提升帳號信任度。 Cookie機器人 不僅僅是一個自動化腳本，它是 DICloak MCP Server 生態中的核心能力之一。 在過去，您需要手動運行 RPA 任務; 現在，它允許您通過自然語言指令，指揮 AI 在指定的指紋環境中自動訪問網站、模擬人類閱讀行為並收集 Cookie。
借助 DICloak MCP Server，調用 Cookie 機器人 變得前所未有的簡單。 您不再需要複雜的配置面板，只需在支援 MCP 的 AI 用戶端（如 Claude Desktop， Cursor）中輸入提示詞即可。 假設您剛剛創建了一個新的電商買家帳號，需要積累瀏覽記錄以通過風控檢測。
連接 MCP 確保您的 AI 用戶端已連接 DICloak MCP Server。
輸入自然語言 Prompt 直接對 AI 說：“幫我使用 'US_Amazon_01' 這個環境，流覽以下網站：https://www.target.com， https://www.walmart.com。 在每個網站停留約 3 分鐘，模擬真實滾動和點擊，幫我收集 Cookie。 ”
1.語義解析：AI 通過 MCP 協定理解您的意圖。
2.RPA 喚醒：DICloak 自動啟動對應環境，並運行 Cookie機器人。
3.任務反饋：任務完成後，AI 會反饋：「已完成瀏覽任務，Cookie 已成功更新至環境配置檔中。 ”
利用 MCP RPA 更智能地工作 —— 立即開始使用 DICloak！
立即試用新註冊的賣家號 （Amazon/eBay/Etsy） 通常是“白號”，極易被風控。 您需要通過 Cookie 機器人 訪問相關類目的權威網站，快速積累瀏覽歷史，增加賬號的真實度與存活率。
為了避免被廣告平臺判定為「機器人流量」，您需要使用 Cookie 機器人 模擬真實使用者的興趣軌跡（如流覽科技博客、新聞網站），從而「養」出具備高商業價值畫像的瀏覽器指紋。
如果您正在構建自己的 AI 智慧體（Agent），希望賦予 AI “操控瀏覽器”的能力。 通過 MCP 介面，您可以將 Cookie 機器人 無縫集成到您的自動化工作流中，實現從帳號註冊到養號的全鏈路 AI 託管。
在批量運營社媒帳號時，通過 Cookie機器人 保持環境的活躍狀態（Active Sessions），可以有效降低帳號被因“長期不活躍”或“異常登錄”而鎖定的風險。
傳統的 RPA 需要您學習複雜的節點編排或程式設計語言。 而 MCP RPA 讓這一切回歸最自然的交互——對話。 您不需要知道什麼是選擇器（Selector）或 API，只要會打字，就能指揮複雜的瀏覽器自動化任務。
這是 DICloak 的看家本領。 Cookie機器人內置了基於機器學習的滑鼠移動軌跡、隨機閱讀停頓和滾動演算法。 結合 DICloak 業內領先的指紋隔離技術，您的每一個操作在伺服器端看來都與真人無異，最大程度規避風控檢測。
通過 MCP Server 執行 RPA，所有的瀏覽行為、Cookie 數據和帳號密碼都僅在您的本地設備上處理和存儲。 數據不經過第三方雲端中轉，杜絕了帳號關聯和數據泄露的風險。
它不僅是一個工具，更是 AI 生態的一部分。 您可以將 Cookie 機器人 的執行結果直接反饋給 AI，讓 AI 根據網頁內容自動調整後續策略（例如：如果網站載入了特定的驗證碼，讓 AI 決定是更換代理還是暫停任務）。
