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实例中执行验证与诊断，而不再仅依赖静态代码推测。

MCP是一个开源标准，目的是建立大型语言模型能与外部工具及数据来源的通用接口。而新增的Chrome DevTools MCP服务器，则把开发者熟悉的性能追踪与调试工具，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开启指定网站并录制性能追踪，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、控制台记录，并检查DOM与CSS现状，对于资源加载失败或样式错乱等常见问题，能够提供更具体的修正方向。

代理还能通过Chrome DevTools MCP自动浏览页面、填写表单或执行点击，借此重现用户操作中的错误，并即时获取执行环境数据。这让人工智能代理不仅能发现问题，还可在浏览器端实际验证修复是否生效。

开发者只需在MCP客户端设置一段配置，即可通过npx运行最新版本的chrome-devtools-mcp服务器，若使用诸如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、执行追踪并返回分析结果。

Chrome DevTools MCP为人工智能代理提供了更实用的调试能力，特别适用于前端修复、端到端流程验证与性能调优等场景，能弥补以往仅依靠静态分析的不足。Google强调，该服务器将逐步扩展功能，目前先从性能测量与基础调试着手，后续将根据开发者社区的使用反馈，陆续加入更多工具。