手把手教你用MCP打造网页智能体：自动浏览总结与内容生成实战

摘要本文介绍了如何使用MCP协议构建网页浏览智能体，实现自动化的网页内容抓取与总结。通过MCP协议连接AI模型与外部工具，项目采用Playwright浏览器控制层，解决了AI应用中的知识时效性和操作自动化问题。文章详细展示了环境搭建、服务器配置、核心代码实现以及性能优化策略，包括内存管理和请求优化。该智能体可应用于竞品监控、学术研究等多种场景，并针对反爬虫机制、动态内容加载等挑战提供了解决方案。

pan_jinquan

792人浏览 · 2025-08-28 22:24:03

pan_jinquan · 2025-08-28 22:24:03 发布

手把手教你用MCP打造网页智能体：自动浏览总结与内容生成实战

告别手动爬虫与信息过载，让AI Agent成为你的专属网络情报官

在这里插入图片描述

你是否曾花费数小时手动浏览网页、复制粘贴内容，只为生成一份简单的报告？或者担心AI生成的答案缺乏最新数据支撑，出现事实性错误？这些痛点正是传统AI应用面临的知识时效性和操作自动化难题。

本文将带你构建一个能够自动浏览网页、提取信息并生成智能总结的AI智能体，使用MCP协议解决上述痛点。

case：资料/项目支持来源——点击获取本文Agent相关资料

一、MCP协议：连接AI与外部世界的桥梁

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的开放标准，旨在为大语言模型提供统一的方式与外部数据源和工具进行通信。

核心架构组件

MCP客户端：LLM应用程序
MCP服务器：工具服务端实现
资源与工具：数据源和可执行操作

二、实战项目：网页浏览与总结智能体

项目架构设计

plaintext

┌─────────────────┐    HTTP/SSE     ┌─────────────────┐
│   MCP客户端      │ ◄─────────────► │   MCP服务器      │
│  (AI应用)        │                 │  (浏览器工具)    │
└─────────────────┘                 └─────────────────┘
         │                                    │
         │                                    │
         ▼                                    ▼
┌─────────────────┐                 ┌─────────────────┐
│   用户界面层     │                  │ 浏览器控制层     │
│ (命令行/Web界面) │                  │ (Playwright)   │
└─────────────────┘                 └─────────────────┘

环境搭建

pip install mcp[cli] playwright
playwright install chromium

MCP服务器配置

{
  "servers": [{
    "type": "stdio",
    "command": "python",
    "args": ["browser_server.py"]
  }]
}

核心代码实现

# browser_server.py
from mcp.server import Server
from playwright.async_api import async_playwright

class BrowserServer(Server):
    def __init__(self):
        super().__init__("browser-tools", "0.1.0")
        self.setup_tools()

    def setup_tools(self):
        @self.tool()
        async def browse_page(url: str):
            playwright = await async_playwright().start()
            browser = await playwright.chromium.launch()
            page = await browser.new_page()
            await page.goto(url)
            content = await page.content()
            await browser.close()
            return {"content": content[:1000] + "..."}

智能体执行

# agent.py
from mcp import ClientSession

async def research_topic(topic: str):
    async with ClientSession() as session:
        await session.initialize()
        result = await session.call_tool(
            "browse_page", 
            {"url": f"https://arxiv.org/search/?query={topic}"}
        )
        return result

三、性能优化策略

内存管理

class BrowserPool:
    def __init__(self, max_browsers=5):
        self.browsers = []
        self.max_browsers = max_browsers
    
    async def get_browser(self):
        if not self.browsers:
            return await self.create_browser()
        return self.browsers.pop()

请求优化

async def reliable_request(url, retries=3):
    for attempt in range(retries):
        try:
            return await fetch_page(url)
        except Exception:
            if attempt == retries-1: raise
            await asyncio.sleep(2**attempt)