在 Chrome 刚刚发布的 146 版本中,加入了一项很有意思的实验能力:WebMCP。
简单总结就是:网页可以直接把自己的能力暴露给 AI Agent 调用。
过去 AI 想操作网页,只能模拟人的操作;而 WebMCP 的思路是:让网页直接提供“函数接口”。
AI 不再操作 UI,而是直接调用工具。
这其实是一次挺重要的架构变化。
过去AI 操作网页只能模拟人类
在 WebMCP 出现之前,如果 AI Agent 想和网页交互,一般需要借助浏览器自动化工具,比如:
- Puppeteer
- Playwright
这些工具底层其实依赖的是 Chrome DevTools Protocol(CDP)。
CDP 可以理解为一套浏览器远程控制协议,它允许程序直接控制浏览器,例如:
- 点击按钮
- 填写表单
- 获取 DOM
- 执行 JavaScript
很多自动化工具(例如 Puppeteer、Playwright)本质上都是通过 CDP 在控制浏览器。
整体流程通常是:
Agent→ 自动化脚本→ 浏览器→ 网页Agent 并不真正理解网页功能,它只是 模拟用户行为:
- 打开网页
- 找输入框
- 输入内容
- 点击按钮
目前主流 Agent 大致有三种实现方式。
最传统的方式是 读取 DOM。
例如:
click("#submit")fill("#email")这种方式和爬虫很像,速度快、成本低,但 UI 一旦变化就容易失效。
另一种方式是 让 AI“看网页”。
例如:
- OpenAI Operator
- Claude Computer Use
流程通常是:
截图页面→ AI理解界面→ 找按钮→ 执行动作这种方式理论上可以操作任何网页,但成本比较高。
一次页面理解往往会消耗 几万甚至十几万 tokens。
很多 Agent 框架会同时使用:
DOM+ Screenshot+ Accessibility treeDOM 提供结构信息,截图提供视觉信息。

但不管是哪种方式,本质上都是:让 AI 去适配人类设计的 UI。
如果把目前 Agent 操作网页的方式放在一起,大致可以分成三类:
维度 | 视觉 Agent | CDP / 浏览器自动化 | WebMCP(Chrome 原生) |
是否需要额外后端 | 否 | 是 | 否 |
Token 消耗 | 极高 | 中等 | 很低 |
准确率 / 稳定性 | 低 | 中等 | 高(显式声明) |
登录态继承 | 困难 | 复杂 | 天然继承 |
开发成本 | 无需改网站 | 需要后端桥接 | 前端几行代码 |
可以看到,WebMCP 最大的变化其实不是“更快”,而是:
网页第一次可以为 AI 提供正式接口。
WebMCP:让网页直接提供 Agent 工具
WebMCP 想解决的问题其实很简单:让网页直接为 AI 提供接口。
如果网页实现了 WebMCP,浏览器就可以把网页能力暴露给 Agent。
相比传统自动化方案,这其实是一次架构变化:
过去:
Agent→ 自动化脚本→ 浏览器→ 网页现在:
Agent↓Browser↓Web Page(MCP Tools)网页可以声明:
- 有哪些工具
- 工具需要什么参数
- 返回什么结果
例如电商网站可以提供:
search_products(query)AI 可以直接调用:
search_products("iphone")网页返回 JSON 数据即可。
整个过程甚至不需要操作 UI。
前端代码可以注册 Agent 工具
WebMCP 提供了浏览器原生 API,例如:
if ('modelContext'in navigator) { navigator.modelContext.registerTool({ name: "search_products", description: "搜索商品", inputSchema: { type: "object", properties: { query: { type: "string" } }, required: ["query"] }, execute: async (params) => { returnawait api.search(params); } });}这样网页就可以向 AI 暴露一个工具。
Agent 不需要操作 UI,直接调用即可。
甚至可以“零代码”接入
WebMCP 还支持一种 声明式方式。
很多网站甚至不需要写 JS,只需要给表单加几个属性,例如:
浏览器会把这个表单自动转换成 Agent 工具。
AI 可以直接调用:
search_products("iphone")而不需要真正提交 UI 表单。
WebMCP 为什么重要
传统 Agent 操作网页通常是:
截图→ AI解析UI→ 找元素→ 点击一次页面解析可能需要 几万 tokens。
而 WebMCP 的方式是:
Agent→ 调用工具→ 返回 JSONToken 消耗往往可以 降低一个数量级。
更重要的是:稳定性会大幅提高。
因为 AI 不再依赖 UI。
目前的状态
WebMCP 目前仍然是早期实验版。
在 Chrome 146 中可以通过 flag 启用:
chrome://flags/#enable-webmcp-testing同时网站也需要主动实现 WebMCP。
所以短期内它不会取代网页自动化。
但如果未来越来越多网站开始提供 Agent Tools,
AI 与互联网交互的方式,可能会发生一次很大的变化。