【AI工具】解放双手，操控浏览器的工具对比，来了
📒前言
在github上面，有几个操作浏览器的mcp工具：
browser-use / browser-use
microsoft / playwright-mcp
AgentDeskAI / browser-tools-mcp
hangwin / mcp-chrome
想知道他们的区别吗，想知道那个更适合你吗，想。。。，看下面，以下是 GitHub 上四个浏览器自动化项目的详细比较，重点分析其操作浏览器的功能、易用性、工具支持等方面的差异。
📒项目详情
1. Browser-Use
项目地址: https://github.com/browser-use/browser-use
核心特性:
- 操作浏览器的功能:
- 基于 Playwright 实现浏览器控制，支持多标签页、DOM解析、截图、表单交互等，支持自然语言指令（如表单填写、数据抓取、多标签页管理），提供WebUI界面和屏幕录制功能。
- 结合 大型语言模型（LLM），通过自然语言指令驱动任务（如“搜索商品并下单”）。
- 支持 多模态增强（文本+截图+多标签页协同）。
- 易用性:
- 提供 Python 接口，需熟悉 Python 编程。
- 任务模板和示例丰富，适合开发者快速上手。
- 需要配置 LLM（如 OpenAI、Anthropic）和 Playwright 环境。
- 工具支持:
- 集成Playwright底层驱动，支持Chrome/Firefox/WebKit，提供API密钥管理和环境变量配置。
- 与 RAG 检索增强系统、数据采集、AI 流程自动化深度集成。
- 社区活跃，文档齐全，GitHub 星标 35.7K。
适用场景:
- 适合需要 自然语言驱动的复杂任务自动化（如电商比价、表单提交）。
- 适合开发者进行 AI 代理与浏览器的深度集成。
2. Microsoft / Playwright-MCP
项目地址: https://github.com/microsoft/playwright-mcp
核心特性:
- 操作浏览器的功能:
- 基于 Playwright 的 MCP 协议实现浏览器控制，支持点击、输入、截图等操作，无需视觉模型依赖。
- 支持多语言（JavaScript/TypeScript、Python、Java、C#）。
- 提供 端到端测试框架，支持自动化测试、网络监控、DOM 操作等。
- 易用性:
- 需要 Playwright 依赖（安装浏览器二进制文件）。
- 适合开发者使用，需熟悉 Playwright 的 API 和 MCP 协议。
- 安装步骤较复杂（需配置 Node.js 或 Python 环境）。
- 支持npx直接运行和Docker部署，提供SSE传输模式，但需手动编写结构化指令，对技术背景有一定要求
- 工具支持:
- 与 Azure DevOps、CI/CD 工具链集成良好。
- 支持 跨浏览器测试（Chrome、Firefox、WebKit），但第三方工具集成信息较少。
适用场景:
- 适合 开发者进行自动化测试 或需要 跨浏览器兼容性验证。
- 适合企业级项目，需与 CI/CD 工具链深度集成。
3. AgentDeskAI / Browser-Tools-MCP
项目地址: https://github.com/AgentDeskAI/browser-tools-mcp
核心特性:
- 操作浏览器的功能:
- 基于 Chrome 插件 的 MCP 服务器，直接控制用户已登录的 Chrome 浏览器。
- 支持 20+ 工具（截图、书签管理、历史记录、语义搜索等）。
- 内置 向量数据库和本地小模型，实现智能内容分析。
- 易用性:
- 安装需 下载 Chrome 插件 并配置服务（需 Node.js）。
- 提供详细的安装教程（GitHub + 官网）。
- 支持 Streamable HTTP 连接，响应速度快。
- 工具支持:
- 与 Cursor AI IDE 深度集成，适合开发者调试。
- 支持 语义搜索 和 跨标签页上下文。
适用场景:
- 适合 Chrome 用户，需利用现有浏览器配置（如登录态、书签）。
- 适合需要 智能内容分析（如 SEO 优化、数据提取）的场景。
4. hangwin / MCP-Chrome
项目地址: https://github.com/hangwin/mcp-chrome
核心特性:
- 操作浏览器的功能:
- 基于 Chrome 插件 的 MCP 服务器，支持 AI 接管浏览器。
- 提供 SIMD 加速的 WebAssembly 向量运算，性能提升 4-8 倍。
- 支持 跨标签页上下文 和 本地隐私保护。
- 易用性:
- 安装需 Chrome 插件 + 本地服务（Node.js）。
- 配置简单（无需额外浏览器进程）。
- 文档较少，依赖社区支持。
- 工具支持:
- 支持 任意 LLM/Chatbot（如 Claude、Cursor）接管浏览器。
- 提供 网络监控、截图、书签管理 等基础工具。
适用场景:
- 适合 隐私敏感场景（如本地运行、无需云端依赖）。
- 适合需要 高性能向量运算 的 AI 任务（如语义分析）。
📒总结
🆚信息总结
| 项目 | 操作浏览器功能 | 易用性 | 工具支持 |
|---|---|---|---|
| Browser-Use | 自然语言驱动 + Playwright + 多模态增强 | Python 编程门槛高，需配置 LLM 和 Playwright | AI 代理集成、任务模板、社区活跃 |
| Playwright-MCP | Playwright 跨浏览器测试 + 网络监控 + DOM 操作 | 开发者友好，需熟悉 Playwright API 和 MCP 协议 | 多语言支持、CI/CD 集成、企业级测试框架 |
| Browser-Tools-MCP | Chrome 插件 + 语义搜索 + 20+ 工具 | 需配置 Chrome 插件和 Node.js，教程详细 | Cursor 集成、语义分析、跨标签页上下文 |
| MCP-Chrome | Chrome 插件 + SIMD 加速 + 本地隐私保护 | 配置简单，但文档较少 | 支持任意 LLM/Chatbot、高性能向量运算 |
🆚综合对比
🆚参考对比表
| 项目 | 浏览器操作功能 | 易用性 | 工具支持 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| browser-use | AI驱动多模态操作，智能容错 | 低代码，Python | 20+模型，企业级扩展 | 电商比价、数据采集 |
| playwright-mcp | Playwright原生支持，CDP连接 | 需配置环境变量 | 主流模型 | 自动化测试、基础爬虫 |
| browser-tools | 跨平台操作，VNC监控 | Docker依赖 | 本地模型集成 | 企业级自动化、复杂工作流 |
| mcp-chrome | 轻量级Chrome控制，协议适配 | 配置简单 | 有限模型支持 | 基础浏览器自动化 |
📒推荐选择
AI优先场景：选择
browser-use，其自然语言交互和智能容错显著提升效率36。稳定性和扩展性：
playwright-mcp更适合需要Playwright深度集成的项目18。本地化部署：
browser-tools-mcp支持离线模型，适合数据敏感场景10。轻量级需求：
mcp-chrome是简单Chrome控制的最佳选择4。
📒信息局限性说明
1. playwright-mcp ：官方文档和实际使用案例较少，易用性细节（如安装步骤）不明确。
2. hangwin/mcp-chrome ：未找到明确归属hangwin的项目资料，推测基于“Chrome MCP Server”信息，可能存在名称偏差。
3. 工具支持深度 ：各项目对第三方工具（如LangChain、LlamaIndex）的集成程度未完全覆盖。
建议通过项目GitHub主页获取最新文档，或在实际场景中测试核心功能后再做选型。
以上信息根据多AI模型反馈结果，综合提取，仅供参考。