本文介绍如何通过Dify和Chrome MCP的结合，快速搭建能操作网页的AI助手。详细讲解了本地部署Dify、配置Chrome MCP服务器的方法，以及如何通过自然语言指挥AI完成网页操作任务，如自动填表、数据抓取等，实现网页自动化，无需编写复杂代码。

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准备工作：确保你的环境就绪

在开始前，请确保你的系统已安装：

• Docker 和 Docker Compose（用于快速部署Dify）
• **Node.js 18+**（用于运行Chrome MCP服务器）
• Git（用于克隆项目仓库）

第一步：快速部署Dify（仅需1分钟）

Dify是一个强大的LLM应用开发平台，我们通过Docker快速部署：

# 创建项目目录
mkdir dify-chrome-mcp && cd dify-chrome-mcp

# 下载Docker部署配置
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/langgenius/dify/main/docker/docker-compose.yml

# 启动Dify服务
docker-compose up -d

等待1分钟左右，访问 http://localhost:80 就能看到Dify管理界面。首次使用需要创建账号并完成初始化设置。

第二步：安装Chrome MCP服务器（1分钟）

打开新的终端窗口，安装并启动Chrome MCP服务器：

# 安装Chrome MCP服务器
npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome

# 启动Chrome MCP服务（会自动打开Chrome浏览器）
server-chrome

服务启动后，你会看到类似下面的输出，表示MCP服务器正在9999端口监听：

Server running on http://localhost:9999
Chrome browser launched and connected successfully

第三步：在Dify中配置Chrome MCP（1分钟）

现在回到Dify管理界面，进行关键配置：

1. 进入设置 > 模型供应商 > MCP服务器
2. 点击添加MCP服务器
3. 填写配置信息：

• 服务器名称: Chrome-Automation
• 服务器URL: http://localhost:9999

4. 点击验证并保存，看到绿色成功提示

效果验证：让AI帮你操作网页

配置完成后，你就可以在Dify的Playground中测试你的网页自动化AI助手了。

试试这些实用场景：

场景1：自动网页搜索

请打开百度首页，在搜索框中输入"最新AI技术发展"，点击搜索按钮，然后告诉我第一页的搜索结果标题。

场景2：自动填写表单

请打开https://example.com/contact页面，在姓名栏填写"张三"，邮箱栏填写"zhangsan@email.com"，在留言区填写"咨询产品信息"，然后点击提交按钮。

场景3：数据抓取与分析

请打开https://news.example.com/technology页面，抓取所有新闻标题和发布时间，然后分析今天最热门的技术话题是什么。

工作原理：为什么这很厉害？

这个组合的厉害之处在于分工明确：

• Dify：负责与LLM对话，理解你的自然语言指令，并将其分解成具体的浏览器操作步骤
• Chrome MCP服务器：负责实际控制Chrome浏览器，执行具体的网页操作命令
• LLM（大语言模型）：作为大脑，理解你的意图并规划操作流程

常见问题排查

1. Chrome无法启动：确保系统已安装Chrome浏览器，或者指定Chrome路径：CHROME_PATH=/path/to/chrome server-chrome
2. 连接失败：检查Dify和Chrome MCP服务器是否在同一个网络环境下，防火墙是否允许9999端口通信
3. 操作超时：复杂网页加载需要时间，可以增加超时设置：server-chrome --timeout=60000
4. 权限问题：在MacOS/Linux上可能需要权限：sudo npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome

进阶使用技巧

掌握了基础用法后，你还可以尝试这些高级功能：

• 多页面管理：同时控制多个浏览器标签页，完成更复杂的任务
• 用户身份保存：让AI记住登录状态，下次直接操作无需重新登录
• 定时任务：结合Dify的工作流功能，设置定时自动化任务
• 异常处理：教会AI识别操作失败的情况并自动尝试替代方案
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