猫头虎 推荐：Chrome MCP Server，让 Chrome 浏览器变成你的 AI 智能助手

Chrome MCP Server 把 Chrome 浏览器的功能暴露给像 Claude 等 AI 助手，实现浏览器自动化、内容分析和语义搜索。你可以用任意 LLM，与原本使用的浏览器无缝集成，支持跨标签页上下文、内置向量数据库，并提供截图、网络监控、交互操作、书签管理、浏览历史等 20 多种工具，全部在本地运行，极大提升你的工作效率。

猫头虎Fork仓库地址：https://github/MaoTouHU/mcp-chrome

文章目录

    • 🎯 什么是 Chrome MCP Server？
    • ✨ 核心特性
    • 🆚 与同类项目对比
    • 🚀 快速开始
      • 环境要求
      • 安装步骤
    • 在支持 MCP 协议的客户端中使用
      • 1. Streamable HTTP 方式（推荐）
      • 2. STDIO 方式（备选）
    • 🛠️ 可用工具
    • 🧪 使用示例
    • 🤝 贡献指南
    • 🚧 未来发展路线图
    • 📚 更多文档

🎯 什么是 Chrome MCP Server？

Chrome MCP Server 是一个基于 Chrome 插件的 模型上下文协议（MCP）服务器，它将你的 Chrome 浏览器功能暴露给各种 AI 助手，实现复杂的浏览器自动化、内容分析和语义搜索。
与传统的浏览器自动化工具（如 Playwright）不同，Chrome MCP Server 直接使用你日常使用的 Chrome 浏览器，保留你的用户习惯、配置和登录态，让各种大模型或 chatbot 能真正“接管”你的浏览器，让 AI 成为你如常的生产力助手。

✨ 核心特性

  • 😁 模型 & 客户端无关
    让你喜欢的任意 LLM 或 chatbot 都能自动化操作浏览器。
  • ⭐️ 原生浏览器环境
    无需启动独立浏览器进程，直接利用你已打开的 Chrome 浏览器（你的配置、登录态全保留）。
  • 💻 完全本地运行
    MCP Server 和向量数据库均在本地，保障用户隐私。
  • 🚄 Streamable HTTP & STDIO
    支持高效的 HTTP 流式通信，也可通过标准输入输出与不支持 HTTP 的客户端集成。
  • 🏎 跨标签页上下文
    AI 可在多个标签页之间自由切换、协作。
  • 🧠 语义搜索 & 内容分析
    内置向量数据库和本地小模型，智能发现并提取网页内容。
  • 🌐 20+ 工具
    包括截图、网络监控、交互操作、书签管理、浏览历史等。
  • 🚀 SIMD 加速 AI
    自定义 WebAssembly SIMD 优化，向量运算速度提升 4–8 倍。

🆚 与同类项目对比

对比维度基于 Playwright 的 MCP Server基于 Chrome 插件的 MCP Server
资源占用❌ 需启动独立浏览器进程，需安装 Playwright 及浏览器二进制✅ 直接利用已打开的 Chrome
用户会话复用❌ 每次需重新登录✅ 自动使用已登录状态
浏览器环境保持❌ 干净环境，缺少用户设置✅ 完整保留用户环境
API 访问权限⚠️ 受限于 Playwright API✅ Chrome 原生 API 全访问
启动速度❌ 需启动浏览器进程✅ 只需激活插件
响应速度50–200 ms 进程间通信✅ 更快

🚀 快速开始

环境要求

  • Node.js ≥ 18.19.0（npm 或 pnpm）
  • Chrome/Chromium 浏览器

安装步骤

  1. 下载 Chrome 扩展
    从 Releases 页面获取最新版本的已打包扩展：
    https://github/hangwin/mcp-chrome/releases

  2. 全局安装 mcp-chrome-bridge

    npm

    npm install -g mcp-chrome-bridge

    pnpm

    # 方法1：全局启用脚本（推荐）
pnpm config set enable-pre-post-scripts true
pnpm install -g mcp-chrome-bridge

# 方法2：手动注册（如 postinstall 未运行）
pnpm install -g mcp-chrome-bridge
mcp-chrome-bridge register

    注意：pnpm v7+ 默认禁用 pre/post 安装脚本，如自动注册失败，请执行手动注册命令。

  3. 加载 Chrome 扩展

    • 打开 Chrome，访问 chrome://extensions/
    • 启用“开发者模式”
    • 点击“加载已解压的扩展程序”，选择刚下载的扩展目录
    • 点击插件图标，选择“连接”即可看到 MCP 配置界面

在支持 MCP 协议的客户端中使用

1. Streamable HTTP 方式（推荐）

在客户端（以 cherryStudio 为例）的 MCP 配置中添加：

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

2. STDIO 方式（备选）

若客户端仅支持 stdio，请按以下步骤操作：

  1. 查看 mcp-chrome-bridge 的全局安装路径

    # npm
npm list -g mcp-chrome-bridge
# pnpm
pnpm list -g mcp-chrome-bridge

  2. 根据输出路径，找到 mcp-server-stdio.js
    比如：/Users/xxx/Library/pnpm/global/5/node_modules/mcp-chrome-bridge/dist/mcp/mcp-server-stdio.js

  3. 在客户端配置中使用该脚本：

    {
  "mcpServers": {
    "chrome-mcp-stdio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "node",
        "/Users/xxx/Library/pnpm/global/5/node_modules/mcp-chrome-bridge/dist/mcp/mcp-server-stdio.js"
      ]
    }
  }
}

🛠️ 可用工具

完整工具列表请参见：TOOLS_zh.md

🧪 使用示例

  1. AI 帮你总结网页内容并自动用 Excalidraw 画图

    • prompt: excalidraw-prompt
    • 指令：帮我总结当前页面内容，然后画个图帮我理解
    • 示例页面：https://www.youtube/watch?v=3fBPdUBWVz0

  2. AI 分析图片元素后自动用 Excalidraw 模仿

    • prompts: excalidraw-prompt、content-analize
    • 指令：先看下图片是否能用 Excalidraw 画出来，如果能，则列出所需步骤和元素，然后画出来
    • 示例页面：https://www.youtube/watch?v=tEPdHZBzbZk

  3. AI 自动注入脚本并修改网页样式

    • prompt: modify-web-prompt
    • 指令：帮我修改当前页面的样式，去掉广告
    • 示例页面：https://youtu.be/twI6apRKHsk

  4. AI 自动捕获网络请求

    • 指令：我想知道小红书的搜索接口是哪个，响应体结构是什么样的
    • 示例页面：https://youtu.be/1hHKr7XKqnQ

  5. AI 帮你分析浏览记录

    • 指令：分析一下我近一个月的浏览记录
    • 示例页面：https://youtu.be/jf2UZfrR2Vk

更多示例请查看官方文档或 Demo 视频。

🤝 贡献指南

欢迎提交 PR！详细流程请参见：CONTRIBUTING_zh.md

🚧 未来发展路线图

  • 身份认证
  • 录制与回放
  • 工作流自动化
  • 增强浏览器支持（Firefox 扩展）

📚 更多文档

  • 架构设计（ARCHITECTURE_zh.md）
  • 工具列表（TOOLS_zh.md）
  • 故障排除（TROUBLESHOOTING_zh.md）

项目处于早期阶段，正在紧锣密鼓开发中，后续将有更多新功能和稳定性提升，如遇问题，欢迎提 Issue，或在社区交流。