#人工智能 谷歌为 Chrome 浏览器开发者工具带来 MCP 服务器的支持，开发者可以使用 AI 代理连接 MCP 服务器进行复杂的网页构建、分析、调试和错误修复。谷歌称以前 AI 可以生成代码但不知道在浏览器中的运行效果，像是蒙着眼睛编程，有了 MCP 服务器后 AI 代理可以直接在 Chrome 中开发和验证。查看全文：https://ourl.co/110802

谷歌 Chrome 开发团队日前面向开发者们推出 Chrome DevTools 模型上下文协议 (MCP) 服务器的公开预览版，将 Chrome DevTools 的强大功能开放给人工智能编码代理 / 智能体。

目前 AI 编码代理存在的关键问题是模型并不清楚自己生成的代码在浏览器中运行时究竟在做什么，也就是 AI 代理实际上是在蒙着眼睛编程，因此难以确保正确性。

Chrome DevTools MCP 服务器将彻底改变这种情况：现在 AI 代理能够直接在 Chrome 浏览器中调试网页，并受益于开发者工具的调试功能和性能洞察等功能，这可以显著提高 AI 代理识别和修复问题的准确性并最终提高整体代码的可用性和准确性。

什么是 MCP 协议：

模型上下文协议可以用于将 AI 模型连接到外部工具和数据源，Chrome DevTools MCP 服务器可以为 AI 代理添加调试功能。

例如 Chrome DevTools MCP 服务器提供名为 performace_start_trace 的工具，当需要探查网页性能时就可以打开网站并使用开发者工具记录性能轨迹，AI 代理可以分析性能轨迹提出潜在的改进建议。

使用 MCP 服务器后，Chrome DevTools MCP 服务器可以开发者使用的各类 AI 编码工具带来新的调试功能，让开发者们可以更好地构建网站。

有哪些使用场景：

实施验证代码更改：使用 AI 编码工具生成修复程序，然后使用 Chrome DevTools MCP 自动验证解决方案是否按预期运行。

诊断网络和控制台错误：授权 AI 代理分析网络请求并发现 CORS 跨站问题或检查控制台日志了解功能没有按照预期运行的原因。

模拟用户行为：AI 代理还可以借助 MCP 服务器模拟用户行为例如导航、填写表格、点击按钮来重现错误或测试复杂的用户流程。

调试实时样式和布局问题：让 AI 代理连接到实时页面检查 DOM 和 CSS，并根据来自浏览器的实时数据获取修复复杂问题的建议。

自动化绩效审计：开发者还可以要求 AI 代理运行性能跟踪、分析结果并调查特定的性能问题，例如解决 LCP 过高等问题。

有兴趣的开发者可以访问 Chrome DevTools MCP 服务器文档查看具体使用方法：https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp/?tab=readme-ov-file#chrome-devtools-mcp