Google推出Chrome DevTools MCP服务器公开预览，正式将浏览器端的调试与性能测量能力，通过MCP（Model Context Protocol）开放给人工智能程序助理使用。这项设计的重点，在于让人工智能代理能直接在实际的Chrome执行实例中执行验证与诊断，而不再仅依靠静态程序代码推测。
MCP是一个开源标准，目的是创建大型语言模型能与外部工具及数据源的通用界面。而添加的Chrome DevTools MCP服务器，则把开发者熟悉的性能关注与调试工具，以协议化方式供人工智能代理调用，例如performance_start_trace工具可驱动Chrome打开指定网站并录制性能关注，代理即可据此分析LCP等关键指标，提出具体改善建议。此外，服务器也能让代理读取网络请求、主控台记录，并检查DOM与CSS现况，对于资源加载失败或样式跑版等常见问题，能够提供更具体的修正方向。
代理还能通过Chrome DevTools MCP自动导航页面、填写表单或执行点击，借此重现用户操作中的错误，并即时截取执行环境数据。这让人工智能代理不仅能发现问题，还能在浏览器端实际验证修补是否生效。
开发者只需在MCP客户端设置一段配置，即可通过npx执行最新版本的chrome-devtools-mcp服务器，要是使用诸如Gemini CLI等支持MCP的客户端，便能直接输入自然语言提示词，要求代理在浏览器中启动网站、执行关注并回传分析结果。
Chrome DevTools MCP提供人工智能代理更实用的调试能力，特别适用于前端修复、端到端流程验证与性能调校等用例，能补足以往仅依靠静态分析的不足。Google强调，这项服务器将以渐进方式扩展功能，目前先从性能测量与基础调试着手，后续会依据开发者社交媒体的使用反馈，陆续加入更多任务具。
