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基於 Chrome 擴充功能的 MCP 伺服器,讓 AI 助手能夠控制您的瀏覽器進行自動化操作、內容分析和語義搜尋
MITTypeScriptmcp-chromehangwin 5.3k Last Updated: August 09, 2025
Chrome MCP Server 項目詳細介紹
項目概述
Chrome MCP Server 是一個基於 Chrome 擴展的模型上下文協議(MCP)伺服器,它將您的 Chrome 瀏覽器功能暴露給 AI 助手(如 Claude),實現複雜的瀏覽器自動化、內容分析和語義搜索功能。
項目地址: https://github.com/hangwin/mcp-chrome
核心特性
🌟 主要亮點
- 將您的 Chrome 瀏覽器轉變為智能助手 - 讓 AI 控制您的瀏覽器,將其轉變為強大的 AI 控制自動化工具
- 直接使用您的日常瀏覽器 - 與傳統瀏覽器自動化工具(如 Playwright)不同,Chrome MCP Server 直接使用您的日常 Chrome 瀏覽器
- 保持現有用戶習慣和配置 - 利用現有的用戶配置、登錄狀態等,讓各種大型模型或聊天機器人真正成為您的日常助手
🚀 核心功能特點
- 😁 聊天機器人/模型無關性: 讓您偏好的任何 LLM 或聊天機器人客戶端或代理自動化您的瀏覽器
- ⭐️ 使用您的原始瀏覽器: 與您現有的瀏覽器環境無縫集成(您的配置、登錄狀態等)
- 💻 完全本地化: 純本地 MCP 伺服器,確保用戶隱私
- 🚄 可流式傳輸的 HTTP: 可流式傳輸的 HTTP 連接方法
- 🏎 跨標籤頁: 跨標籤頁上下文支持
- 🧠 語義搜索: 內置向量數據庫,用於智能瀏覽器標籤頁內容發現
- 🔍 智能內容分析: AI 驅動的文本提取和相似性匹配
- 🌐 20+ 工具: 支持截圖、網絡監控、交互操作、書籤管理、瀏覽歷史等 20 多種工具
- 🚀 SIMD 加速 AI: 自定義 WebAssembly SIMD 優化,向量操作速度提升 4-8 倍
技術對比
對比維度 | 基於 Playwright 的 MCP 伺服器 | 基於 Chrome 擴展的 MCP 伺服器 |
---|---|---|
資源使用 | ❌ 需要啟動獨立瀏覽器進程,安裝 Playwright 依賴,下載瀏覽器二進制文件等 | ✅ 無需啟動獨立瀏覽器進程,直接利用用戶已打開的 Chrome 瀏覽器 |
用戶會話重用 | ❌ 需要重新登錄 | ✅ 自動使用現有登錄狀態 |
瀏覽器環境 | ❌ 清潔環境缺乏用戶設置 | ✅ 完全保留用戶環境 |
API 訪問 | ✅ 完全訪問 Chrome 原生 API | ✅ 完全訪問 Chrome 原生 API |
啟動速度 | ❌ 需要啟動瀏覽器進程 | ✅ 只需激活擴展 |
響應速度 | 50-200ms 進程間通信 | ✅ 更快 |
系統要求
- Node.js 18+ 和 pnpm
- Chrome/Chromium 瀏覽器
安裝和配置
1. 下載 Chrome 擴展
從 GitHub 下載最新的 Chrome 擴展:
下載鏈接: https://github.com/hangwin/mcp-chrome/releases
2. 全局安裝 mcp-chrome-bridge
使用 npm:
npm install -g mcp-chrome-bridge
使用 pnpm:
pnpm install -g mcp-chrome-bridge
3. 加載 Chrome 擴展
將下載的擴展文件加載到 Chrome 瀏覽器中。
4. 配置 Claude Desktop
將以下配置添加到 Claude Desktop 的 MCP 配置中:
{
"mcpServers": {
"streamable-mcp-server": {
"type": "streamable-http",
"url": "http://127.0.0.1:12306/mcp"
}
}
}
工具分類詳解
📊 瀏覽器管理(4個工具)
- get_windows_and_tabs: 列出所有瀏覽器窗口和標籤頁
- chrome_navigate: 導航到 URL 和控制視口
- chrome_close_tabs: 關閉特定標籤頁或窗口
- chrome_go_back_or_forward: 瀏覽器導航控制
📸 截圖和視覺(1個工具)
- chrome_screenshot: 高級截圖捕獲,支持元素定位、全頁支持和自定義尺寸
🌐 網絡監控(4個工具)
- chrome_network_capture_start/stop: webRequest API 網絡捕獲
- chrome_network_debugger_start/stop: 帶響應體的調試器 API
- chrome_network_request: 發送自定義 HTTP 請求
🔍 內容分析(3個工具)
- search_tabs_content: AI 驅動的跨瀏覽器標籤頁語義搜索
- chrome_get_web_content: 從頁面提取 HTML/文本內容
- chrome_get_interactive_elements: 查找可點擊元素
🎯 交互(3個工具)
- chrome_click_element: 使用 CSS 選擇器點擊元素
- chrome_fill_or_select: 填寫表單和選擇選項
- chrome_keyboard: 模擬鍵盤輸入和快捷鍵
📚 數據管理(5個工具)
- chrome_history: 使用時間過濾器搜索瀏覽器歷史
- chrome_bookmark_search: 按關鍵詞查找書籤
- chrome_bookmark_add: 添加帶文件夾支持的新書籤
- chrome_bookmark_delete: 刪除書籤
使用示例
查詢示例
以下是一些實際使用場景的演示:
- API 分析查詢: "我想知道小紅書的搜索 API 是什麼,響應結構是什麼樣的"
- 歷史分析: "分析我過去一個月的瀏覽歷史"
- 內容處理: "翻譯並總結當前網頁"
- 截圖功能: "截取 Hugging Face 主頁的截圖"
- 元素捕獲: "從 Hugging Face 主頁捕獲圖標"
- 書籤管理: "將當前頁面添加到書籤並放入適當的文件夾中"
- 標籤頁管理: "關閉所有與 shadcn 相關的網頁"
相關文檔
- 架構設計文檔: 詳細的技術架構文檔
- 工具 API 文檔: 完整的工具 API 文檔
- 故障排除指南: 常見問題解決方案
總結
Chrome MCP Server 是一個創新的項目,它打破了傳統瀏覽器自動化工具的限制,直接利用用戶的日常瀏覽器環境,為 AI 助手提供了強大的瀏覽器控制能力。通過其豐富的工具集和本地化的安全設計,用戶可以讓 AI 真正成為他們的日常瀏覽助手,大大提升工作效率和用戶體驗。