Chrome MCP Server ： 基于Chrome扩展的MCP服务器

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主要介绍

Chrome MCP Server 是一款基于Chrome扩展的模型上下文协议（MCP）服务器，通过将Chrome浏览器的功能暴露给AI助手（如Claude、Cursor等），实现浏览器自动化、内容分析、语义搜索等核心能力。它直接调用用户日常使用的Chrome环境，保留登录状态、书签、历史记录等个性化配置，支持本地化运行，确保隐私安全。作为GitHub趋势榜第一的开源项目，它以“AI接管浏览器”为核心场景，显著提升办公效率，成为浏览器自动化领域的新标杆。

功能特点

1. 浏览器自动化操作：
   • 支持点击、填表、键盘输入、标签页管理等基础操作，可通过自然语言指令（如“关闭所有新闻标签页”）直接控制浏览器。
   • 提供批量管理功能，例如“将所有关于机器学习的页面整理到新窗口”。
2. 内容分析与语义搜索：
   • 基于AI技术对网页内容进行深度分析，支持语义化搜索（如“提取当前页面的技术术语”）。
   • 可生成内容摘要、思维导图，辅助信息整理与研究。
3. 多工具集成：
   • 提供20+种工具，包括截图（全页/元素/自定义区域）、网络监控（捕获请求与响应）、书签管理、历史记录分析等。
4. 隐私与安全：
   • 完全本地运行，数据不上传云端，避免隐私泄露风险。

优缺点

• 优点：
  • 低门槛使用：无需编写复杂脚本，通过自然语言描述需求即可完成自动化任务。
  • 无缝集成环境：直接复用用户已登录的Chrome浏览器，保留所有个性化配置，支持连续性操作。
  • 高性能优化：基于WebAssembly SIMD技术加速向量运算，提升语义搜索和内容分析速度。
• 缺点：
  • 浏览器兼容性有限：目前主要支持Chrome，对Firefox等其他浏览器的支持尚在开发中。
  • 功能依赖扩展生态：部分高级功能（如特定网站自动化）需依赖社区开发的扩展模块。

如何使用

1. 环境准备：
   • 安装Node.js 18+、pnpm及Chrome/Chromium浏览器。
2. 安装扩展：
   • 从GitHub仓库下载最新版Chrome扩展，解压后通过chrome://extensions加载未打包扩展。
3. 启动服务：
   • 全局安装mcp-chrome-bridge（命令：pnpm install -g mcp-chrome-bridge），启动本地MCP服务器（默认端口12306）。
4. 配置AI客户端：
   • 在Cursor、Cherry Studio等支持MCP协议的客户端中，添加服务器配置（如http://127.0.0.1:12306/mcp）。
5. 自然语言交互：
   • 通过AI客户端输入需求（如“分析当前页面的数据并生成图表”），Chrome MCP Server自动执行操作并返回结果。

框架技术原理

1. 架构设计：
   • Chrome扩展层：注入内容脚本，调用Chrome原生API（如chrome.tabs、chrome.runtime），监听外部消息并执行浏览器操作。
   • MCP协议层：作为AI助手与浏览器之间的通信桥梁，支持流式HTTP连接，实现实时指令传输与响应。
   • 本地服务层：通过Node.js启动本地服务器，管理浏览器操作队列、处理语义搜索请求，并利用WebAssembly SIMD优化向量计算。
2. 关键技术：
   • WebAssembly SIMD优化：加速语义搜索中的向量运算，提升性能4-8倍。
   • 原生API访问：直接调用Chrome原生功能，避免传统自动化工具（如Playwright）的兼容性问题。

创新点

1. 自然语言驱动自动化：
   • 突破传统自动化工具需编写脚本的限制，通过自然语言描述操作需求，AI自动识别页面元素并执行任务。
2. 隐私优先的本地化运行：
   • 所有操作在本地完成，数据不上传云端，满足对隐私敏感用户的需求。
3. 无缝集成用户环境：
   • 直接复用用户日常使用的Chrome浏览器，保留登录状态、书签和历史记录，提升操作连续性和个性化体验。

评估标准

1. 自动化任务完成率：
   • 测试复杂操作（如多标签页管理、表单填写）的成功率与稳定性。
2. 语义搜索准确率：
   • 评估对网页内容的语义理解能力，例如提取关键信息、生成摘要的准确性。
3. 性能指标：
   • 测量向量运算速度、响应延迟等关键性能数据，对比传统自动化工具的效率提升。

应用领域

1. 办公自动化：
   • 自动整理邮件、管理日程、生成报告，提升日常办公效率。
2. 数据分析与研究：
   • 从网页中提取数据、生成图表，辅助市场调研或学术研究。
3. 内容创作与SEO：
   • 分析竞争对手网页结构、提取关键词，优化内容创作策略。
4. 教育与培训：
   • 自动整理在线课程笔记、生成学习思维导图，辅助知识管理。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/hangwin/mcp-chrome