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基于 Chrome 扩展的 MCP 服务器，让 AI 助手能够控制您的浏览器进行自动化操作、内容分析和语义搜索

MITTypeScriptmcp-chromehangwin 5.3k Last Updated: August 09, 2025

Chrome MCP Server 项目详细介绍

项目概述

Chrome MCP Server 是一个基于 Chrome 扩展的模型上下文协议（MCP）服务器，它将您的 Chrome 浏览器功能暴露给 AI 助手（如 Claude），实现复杂的浏览器自动化、内容分析和语义搜索功能。

项目地址: https://github.com/hangwin/mcp-chrome

核心特性

🌟 主要亮点

  • 将您的 Chrome 浏览器转变为智能助手 - 让 AI 控制您的浏览器，将其转变为强大的 AI 控制自动化工具
  • 直接使用您的日常浏览器 - 与传统浏览器自动化工具（如 Playwright）不同，Chrome MCP Server 直接使用您的日常 Chrome 浏览器
  • 保持现有用户习惯和配置 - 利用现有的用户配置、登录状态等，让各种大型模型或聊天机器人真正成为您的日常助手

🚀 核心功能特点

  • 😁 聊天机器人/模型无关性: 让您偏好的任何 LLM 或聊天机器人客户端或代理自动化您的浏览器
  • ⭐️ 使用您的原始浏览器: 与您现有的浏览器环境无缝集成（您的配置、登录状态等）
  • 💻 完全本地化: 纯本地 MCP 服务器，确保用户隐私
  • 🚄 可流式传输的 HTTP: 可流式传输的 HTTP 连接方法
  • 🏎 跨标签页: 跨标签页上下文支持
  • 🧠 语义搜索: 内置向量数据库，用于智能浏览器标签页内容发现
  • 🔍 智能内容分析: AI 驱动的文本提取和相似性匹配
  • 🌐 20+ 工具: 支持截图、网络监控、交互操作、书签管理、浏览历史等 20 多种工具
  • 🚀 SIMD 加速 AI: 自定义 WebAssembly SIMD 优化，向量操作速度提升 4-8 倍

技术对比

对比维度 基于 Playwright 的 MCP 服务器 基于 Chrome 扩展的 MCP 服务器
资源使用 ❌ 需要启动独立浏览器进程，安装 Playwright 依赖，下载浏览器二进制文件等 ✅ 无需启动独立浏览器进程，直接利用用户已打开的 Chrome 浏览器
用户会话重用 ❌ 需要重新登录 ✅ 自动使用现有登录状态
浏览器环境 ❌ 清洁环境缺乏用户设置 ✅ 完全保留用户环境
API 访问 ✅ 完全访问 Chrome 原生 API ✅ 完全访问 Chrome 原生 API
启动速度 ❌ 需要启动浏览器进程 ✅ 只需激活扩展
响应速度 50-200ms 进程间通信 ✅ 更快

系统要求

  • Node.js 18+ 和 pnpm
  • Chrome/Chromium 浏览器

安装和配置

1. 下载 Chrome 扩展

从 GitHub 下载最新的 Chrome 扩展：

下载链接: https://github.com/hangwin/mcp-chrome/releases

2. 全局安装 mcp-chrome-bridge

使用 npm:

npm install -g mcp-chrome-bridge

使用 pnpm:

pnpm install -g mcp-chrome-bridge

3. 加载 Chrome 扩展

将下载的扩展文件加载到 Chrome 浏览器中。

4. 配置 Claude Desktop

将以下配置添加到 Claude Desktop 的 MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "streamable-mcp-server": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "http://127.0.0.1:12306/mcp"
    }
  }
}

工具分类详解

📊 浏览器管理（4个工具）

  • get_windows_and_tabs: 列出所有浏览器窗口和标签页
  • chrome_navigate: 导航到 URL 和控制视口
  • chrome_close_tabs: 关闭特定标签页或窗口
  • chrome_go_back_or_forward: 浏览器导航控制

📸 截图和视觉（1个工具）

  • chrome_screenshot: 高级截图捕获，支持元素定位、全页支持和自定义尺寸

🌐 网络监控（4个工具）

  • chrome_network_capture_start/stop: webRequest API 网络捕获
  • chrome_network_debugger_start/stop: 带响应体的调试器 API
  • chrome_network_request: 发送自定义 HTTP 请求

🔍 内容分析（3个工具）

  • search_tabs_content: AI 驱动的跨浏览器标签页语义搜索
  • chrome_get_web_content: 从页面提取 HTML/文本内容
  • chrome_get_interactive_elements: 查找可点击元素

🎯 交互（3个工具）

  • chrome_click_element: 使用 CSS 选择器点击元素
  • chrome_fill_or_select: 填写表单和选择选项
  • chrome_keyboard: 模拟键盘输入和快捷键

📚 数据管理（5个工具）

  • chrome_history: 使用时间过滤器搜索浏览器历史
  • chrome_bookmark_search: 按关键词查找书签
  • chrome_bookmark_add: 添加带文件夹支持的新书签
  • chrome_bookmark_delete: 删除书签

使用示例

查询示例

以下是一些实际使用场景的演示：

  1. API 分析查询: "我想知道小红书的搜索 API 是什么，响应结构是什么样的"
  2. 历史分析: "分析我过去一个月的浏览历史"
  3. 内容处理: "翻译并总结当前网页"
  4. 截图功能: "截取 Hugging Face 主页的截图"
  5. 元素捕获: "从 Hugging Face 主页捕获图标"
  6. 书签管理: "将当前页面添加到书签并放入适当的文件夹中"
  7. 标签页管理: "关闭所有与 shadcn 相关的网页"

相关文档

  • 架构设计文档: 详细的技术架构文档
  • 工具 API 文档: 完整的工具 API 文档
  • 故障排除指南: 常见问题解决方案

总结

Chrome MCP Server 是一个创新的项目，它打破了传统浏览器自动化工具的限制，直接利用用户的日常浏览器环境，为 AI 助手提供了强大的浏览器控制能力。通过其丰富的工具集和本地化的安全设计，用户可以让 AI 真正成为他们的日常浏览助手，大大提升工作效率和用户体验。

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