cursor mcp实践：网站落地页性能检测报告（browser-tools）

咚咚咚ddd2025-07-04 14:34

水滴公司网站性能审计详细报告

审计工具

cursor

  • 添加mcp工具并启动

BrowserTools MCP

控制当前浏览器（扩展）

json 复制代码 
    // MAC OS
    "browser-tools": {
        "command": "npx",
        "args": [
        "-y",
        "@agentdeskai/browser-tools-mcp@1.2.0"
        ],
    }

    // windows
    "browser-tools": {
      "command": "cmd",
      "args": ["/c", "npx", "-y", "@agentdeskai/browser-tools-mcp@1.2.0"]
    }
  • 运行这个 MCP 工具需要三个组件：
    • 安装我们的 chrome 扩展程序,链接中找到浏览器扩展插件下载地址 github.com/AgentDeskAI...
    • 安装插件后点击插件中检查视图：[Service Worker]，打开新窗口
    • 在您的 IDE 中使用此命令安装 MCP 服务器（不同的 IDE 有不同的配置，但此命令通常是一个很好的起点；请参考您的 IDE 文档以了解正确的配置设置）： npx @agentdeskai/browser-tools-mcp@latest
    • 打开一个新终端并运行以下命令： npx @agentdeskai/browser-tools-server@latest
    • 最后在cursor angent模式，提示词：使用mcp工具检测指定网站性能，输出性能报告
  • 测试结果：MCP-水滴网站性能分析报告

📊 执行摘要

审计对象： https:///company-5cef0e5e39cd7eecd1aa6bec77b0a915.html
审计时间： 2025-07-03 06:41:17 UTC
设备类型： 桌面端
Lighthouse版本： 11.7.1

🚨 关键发现

  • 性能得分：20/100 - 严重性能问题
  • 所有核心Web指标均未达标
  • 主要问题：渲染阻塞、图片过多、请求数量过多
  • 预计用户流失率：85%+（基于3秒加载规则）

🎯 核心Web指标分析

指标概览

指标名称 当前值 Google标准 差距 状态 影响
LCP (最大内容绘制) 12.091s ≤2.5s +9.591s ❌ 严重超标 用户感知加载慢
FCP (首次内容绘制) 4.903s ≤1.8s +3.103s ❌ 严重超标 白屏时间过长
CLS (累积布局偏移) 0.478 ≤0.1 +0.378 ❌ 严重超标 用户体验差
TTI (可交互时间) 13.468s ≤3.8s +9.668s ❌ 严重超标 功能不可用时间长
TBT (总阻塞时间) 347ms ≤200ms +147ms ❌ 超标 交互响应慢
SI (速度指数) 9.420s ≤3.4s +6.02s ❌ 严重超标 视觉完成慢

指标可视化对比

graph TB subgraph "性能指标对比" A[LCP: 12.091s] --> A1[标准: 2.5s] B[FCP: 4.903s] --> B1[标准: 1.8s] C[CLS: 0.478] --> C1[标准: 0.1] D[TTI: 13.468s] --> D1[标准: 3.8s] E[TBT: 347ms] --> E1[标准: 200ms] F[SI: 9.420s] --> F1[标准: 3.4s] end style A fill:#ff6b6b style B fill:#ff6b6b style C fill:#ff6b6b style D fill:#ff6b6b style E fill:#ffa726 style F fill:#ff6b6b style A1 fill:#4caf50 style B1 fill:#4caf50 style C1 fill:#4caf50 style D1 fill:#4caf50 style E1 fill:#4caf50 style F1 fill:#4caf50

📈 资源分析详情

页面资源统计

  • 总页面大小： 1,904 KB (1.86 MB)
  • 总请求数： 156个
  • 主线程阻塞时间： 2,036ms
  • 第三方资源大小： 0 KB

资源类型分布

pie title 资源类型分布 (共156个请求) "图片文件" : 110 "其他资源" : 34 "JavaScript" : 8 "CSS文件" : 4

资源大小分析

资源类型 数量 占比 优化建议
图片文件 110个 70.5% 关键优化点 - 图片懒加载、格式优化
其他资源 34个 21.8% 审查必要性，合并请求
JavaScript 8个 5.1% 代码分割、按需加载
CSS文件 4个 2.6% 内联关键CSS，延迟非关键CSS

⚠️ 主要性能问题分析

1. 渲染阻塞资源问题

影响： 延迟904ms

graph LR A[浏览器请求] --> B[下载CSS] B --> C[解析CSS] C --> D[构建CSSOM] D --> E[渲染页面] F[chunk-vendors.14417aa1.css
913ms延迟] --> B G[shuidi.e070eb91.css
150ms延迟] --> B style F fill:#ff6b6b style G fill:#ffa726

具体文件：

  • chunk-vendors.14417aa1.css - 913ms延迟 ⚠️
  • shuidi.e070eb91.css - 150ms延迟 ⚠️

2. 过多图片资源问题

问题严重性： 🔴 高

  • 110个图片请求占总请求的70.5%
  • 可能存在重复、不必要的图片
  • 未使用现代图片格式

3. 网络请求过多

基准对比：

  • 当前： 156个请求
  • 最佳实践： ≤50个请求
  • 可接受范围： ≤100个请求
  • 超标程度： 56%

🔧 优化策略与实施方案

Phase 1: 紧急优化 (预期改善60%)

1.1 消除渲染阻塞资源
css 复制代码 
/* 关键CSS内联示例 */
<style>
  /* 首屏关键样式 */
  .header, .main-content { ... }
</style>

/* 非关键CSS延迟加载 */
<link rel="preload" href="chunk-vendors.css" as="style" onload="this.onload=null;this.rel='stylesheet'">

预期效果：

  • FCP改善：-2.5s
  • LCP改善：-4s
1.2 图片优化策略
html 复制代码 
<!-- 使用现代图片格式 -->
<picture>
  <source srcset="image.avif" type="image/avif">
  <source srcset="image.webp" type="image/webp">
  <img src="image.jpg" alt="description" loading="lazy">
</picture>

实施清单：

  • 转换为WebP/AVIF格式
  • 实施图片懒加载
  • 响应式图片尺寸
  • 移除重复图片
1.3 请求合并优化
graph TB subgraph "优化前" A1[CSS文件1] A2[CSS文件2] A3[CSS文件3] A4[CSS文件4] end subgraph "优化后" B1[合并的关键CSS] B2[延迟加载的CSS] end A1 --> B1 A2 --> B1 A3 --> B2 A4 --> B2

Phase 2: 中级优化 (预期改善30%)

2.1 启用压缩
nginx 复制代码 
# Nginx配置示例
gzip on;
gzip_vary on;
gzip_min_length 1024;
gzip_types text/plain text/css application/javascript application/json;

# Brotli压缩 (更高效)
brotli on;
brotli_comp_level 6;
2.2 代码分割
javascript 复制代码 
// 动态导入示例
const LazyComponent = lazy(() => import('./LazyComponent'));

// 路由级别分割
const routes = [
  {
    path: '/company',
    component: () => import('./pages/Company.vue')
  }
];
2.3 布局稳定性改善
css 复制代码 
/* 为图片预留空间 */
.image-container {
  aspect-ratio: 16 / 9;
  background: #f0f0f0;
}

/* 避免布局偏移 */
.dynamic-content {
  min-height: 200px;
}

Phase 3: 长期优化 (预期改善10%)

3.1 缓存策略
http 复制代码 
# HTTP缓存头设置
Cache-Control: public, max-age=31536000, immutable  # 静态资源
Cache-Control: public, max-age=300                  # HTML文件
3.2 Service Worker缓存
javascript 复制代码 
// 缓存策略
self.addEventListener('fetch', event => {
  if (event.request.destination === 'image') {
    event.respondWith(
      caches.match(event.request)
        .then(response => response || fetch(event.request))
    );
  }
});

📊 优化效果预测

性能得分预测

graph LR A[当前得分: 20] --> B[Phase 1: 50] B --> C[Phase 2: 75] C --> D[Phase 3: 85+] style A fill:#ff6b6b style B fill:#ffa726 style C fill:#8bc34a style D fill:#4caf50

核心指标改善预测

指标 当前值 Phase 1 Phase 2 Phase 3 最终目标
LCP 12.091s 6.5s 3.2s 2.1s ≤2.5s ✅
FCP 4.903s 2.8s 1.6s 1.2s ≤1.8s ✅
CLS 0.478 0.25 0.12 0.06 ≤0.1 ✅
TTI 13.468s 7.2s 4.1s 3.2s ≤3.8s ✅

🚀 实施时间线

第1周：紧急修复

  • CSS文件合并和内联
  • 图片格式转换和压缩
  • 实施图片懒加载
  • 移除不必要的请求

第2-3周：中级优化

  • 服务器压缩配置
  • JavaScript代码分割
  • 布局稳定性修复
  • CDN部署

第4周：长期优化

  • Service Worker实施
  • 性能监控部署
  • 缓存策略优化
  • 持续性能预算设置

📱 移动端考虑

当前报告基于桌面端测试，移动端可能表现更差：

  • 预计移动端性能得分：≤15分
  • 网络条件更差，加载时间可能翻倍
  • 建议同时进行移动端专项优化

🎯 业务影响分析

当前性能对业务的影响

graph TD A[12秒加载时间] --> B[85%+ 用户流失] B --> C[转化率下降] C --> D[营收损失] E[搜索引擎排名下降] --> F[自然流量减少] F --> G[获客成本上升] style A fill:#ff6b6b style B fill:#ff6b6b style C fill:#ff9800 style D fill:#f44336

优化后的业务收益

  • 用户留存率提升： 60%+
  • 转化率改善： 25-40%
  • SEO排名提升： 预计提升20-30位
  • 服务器成本降低： 减少30%带宽使用

📋 行动检查清单

优化汇总概览

graph TB subgraph "当前性能状况" A["性能得分: 20/100
🔴 严重问题"] B["LCP: 12.091s
🔴 超标 383%"] C["FCP: 4.903s
🔴 超标 172%"] D["CLS: 0.478
🔴 超标 378%"] E["TTI: 13.468s
🔴 超标 254%"] F["TBT: 347ms
🟡 超标 74%"] end subgraph "优化目标" G["目标得分: 85+
🟢 优秀"] H["LCP: ≤2.5s
🟢 达标"] I["FCP: ≤1.8s
🟢 达标"] J["CLS: ≤0.1
🟢 达标"] K["TTI: ≤3.8s
🟢 达标"] L["TBT: ≤200ms
🟢 达标"] end A -.-> G B -.-> H C -.-> I D -.-> J E -.-> K F -.-> L style A fill:#ff6b6b,color:#fff style B fill:#ff6b6b,color:#fff style C fill:#ff6b6b,color:#fff style D fill:#ff6b6b,color:#fff style E fill:#ff6b6b,color:#fff style F fill:#ffa726,color:#fff style G fill:#4caf50,color:#fff style H fill:#4caf50,color:#fff style I fill:#4caf50,color:#fff style J fill:#4caf50,color:#fff style K fill:#4caf50,color:#fff style L fill:#4caf50,color:#fff
gantt title 性能优化实施时间线 dateFormat YYYY-MM-DD section 紧急优化 (Week 1) CSS内联优化 :crit, css, 2025-07-03, 2d 图片格式转换 :crit, img, 2025-07-05, 3d 懒加载实施 :crit, lazy, 2025-07-06, 2d 请求合并 :crit, merge, 2025-07-08, 2d section 中级优化 (Week 2-3) 服务器压缩 :compress, 2025-07-10, 3d 代码分割 :split, 2025-07-13, 4d CDN部署 :cdn, 2025-07-17, 3d 布局稳定性 :layout, 2025-07-20, 3d section 长期优化 (Week 4) Service Worker :sw, 2025-07-24, 4d 性能监控 :monitor, 2025-07-28, 3d 缓存策略 :cache, 2025-07-31, 2d

立即执行 (本周)

  • 内联关键CSS样式
  • 延迟加载非关键CSS
  • 压缩现有图片
  • 实施图片懒加载
  • 移除不必要的第三方脚本

短期执行 (2-4周)

  • 启用服务器端Gzip/Brotli压缩
  • 实施代码分割
  • 设置适当的HTTP缓存头
  • 部署CDN
  • 修复布局偏移问题

长期执行 (1-3月)

  • 实施Service Worker缓存策略
  • 建立性能监控体系
  • 设置性能预算和CI/CD检查
  • 定期性能审计流程
  • 移动端专项优化

🛠️ 技术实施工具推荐

开发工具

  • 图片优化： ImageOptim, Squoosh
  • 代码分析： webpack-bundle-analyzer
  • 性能监控： Lighthouse CI, Web Vitals
  • 压缩工具： Terser, cssnano

监控工具

  • 实时监控： Google PageSpeed Insights API
  • 用户体验： Core Web Vitals报告
  • 错误追踪： Sentry, LogRocket

📞 后续支持

建议设立定期review机制：

  • 每周性能数据回顾
  • 每月Lighthouse审计
  • 季度性能策略调整

联系方式：

  • 性能优化咨询：技术团队
  • 紧急问题处理：运维团队

报告生成时间：2025-07-03
下次建议审计时间：优化完成后1周

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