chrome devtools

基于Chrome140的Bing自动化（关键词浏览）——脚本撰写（二）在上一篇文章《基于Chrome140的Bing自动化（关键词浏览）——需求分析&环境搭建（一）》中，我们完成了开发环境的准备工作，包括Python环境配置、uv包管理器安装、Playwright框架部署以及Chrome浏览器的配置。现在，我们将进入核心开发阶段，基于RPA框架构建Bing自动化浏览系统。

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Selenium结合Chrome DevTools协议加速爬取在网络爬取的实践中，Selenium 作为主流的浏览器自动化工具，凭借对动态渲染页面的良好支持被广泛应用，但原生 Selenium 执行效率偏低、资源占用较高的问题，一直是爬取效率提升的瓶颈。而 Chrome DevTools 协议（Chrome DevTools Protocol，CDP）作为 Chrome 浏览器提供的一套强大调试接口，能直接与浏览器内核交互，实现精细化的性能控制与操作优化。将 Selenium 与 CDP 深度结合，可突破原生 Selenium 的性能限制，大幅提升动态页面爬取的速度

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ChromeDriver谷歌驱动下载平时为了下个ChromeDriver驱动，到处找挺麻烦。在网上也发现了还有不少人在寻找老版本，做自动化的同学都知道，使用的Google浏览器和ChromeDriver驱动要版本匹配才能更好的运行。本人收集了包含Windows、Linux、Mac版本，分享给需要的人，仅供学习和交流.建议每一个搞自动化测试的同学，都收集保存一份，以备不时之需。

增强实践指南：基于Chrome DevTools的API安全分析系统基于Chrome DevTools Protocol的API安全分析系统，通过自动化浏览器驱动技术实现网络请求拦截与安全检测。系统采用CDP协议建立WebSocket连接，实时捕获HTTP/HTTPS请求数据，结合SQL注入Payload库和权限验证机制，实现SQL注入、越权访问等常见漏洞的自动化检测。支持CI/CD集成、Docker容器化部署，并配备Prometheus监控和Alertmanager告警体系，为API安全提供全生命周期防护。

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【原创】使用langchain与MCP 与 Chrome DevTools 打造可调用浏览器工具的 Chat Agent本文介绍如何搭建基于Chrome开发者工具多客户端协议(MCP)的智能对话代理。通过整合chrome-devtools-mcp和LangChain框架，实现了自动注册MCP工具、支持Ollama/OpenAI双模型后端、异步非阻塞运行的Chat Agent。文章详细说明了环境配置方法，包括Chrome调试模式启动命令和Node.js环境准备，并提供了可直接运行的Python完整代码。该代理支持网页操作指令如打开网页、截图和网络请求分析等功能，通过LangGraph构建状态图实现对话流程管理。代码展示了模型

Chrome DevTools MCP：为AI编程助手提供浏览器自动化能力的完整指南Chrome DevTools MCP（Model-Context-Protocol）是一个创新的开源项目，它通过MCP协议将Chrome浏览器的完整调试能力集成到AI编程助手中。该项目由ChromeDevTools团队开发，允许像Gemini、Claude、Cursor、Copilot等AI编码助手直接控制和检查实时Chrome浏览器实例。这一技术突破为AI驱动的开发工作流带来了革命性的变化，使得AI助手能够进行可靠的自动化测试、深度调试和性能分析。

深度解析 Firefox 144+ 编译架构（二）：Windows 发行版架构与文件系统深度解密在上一章中，我们详细拆解了如何通过 bootstrap.py 在 Windows 平台上构建 Firefox 的源码。当编译进度的滚动条终于停下，或者当你安装了官方发行的 Firefox 144 版本时，呈现在你面前的不再是数万个 .cpp 和 .rs 源文件，而是一个精心打包的二进制生态系统。

Chromium 142 编译指南 macOS篇：编译优化技巧（六）我们已经走过了从环境准备到成功编译的整个过程。现在，我们面临着 Chromium 开发中最现实的挑战：时间。

Docker环境n8n连接Chrome DevTools Protocol的操作方法最近在研究n8n的浏览器自动化功能时，遇到了一个很棘手的问题：如何在Docker环境中让n8n连接到Chrome DevTools Protocol。这个问题看似简单，但实际配置过程中踩了不少坑，今天就把完整的配置过程和经验分享给大家。

Chromium 142 编译指南 macOS篇：获取源代码（四）我们已经走过了三个重要的准备阶段：系统环境的了解、Xcode 开发工具的安装、depot_tools 工具集的配置。每一步都在为同一个目标服务——能够成功获取和编译 Chromium。

Chromium 142 编译指南 macOS篇：配置 depot_tools（三）在前两篇的准备中，我们已经做好了系统级别的准备工作——环境检查和 Xcode 安装。现在，我们进入了项目级别的工具配置阶段。

Chromium 142 编译指南 macOS篇：安装 Xcode（二）在上一篇中，我们为即将到来的编译工作做了充分的准备——了解了硬件需求、系统版本依赖、以及版本之间的复杂关系。现在，是时候将这些理论知识转化为实际行动。

Chromium 142 编译指南 macOS篇：环境准备（一）从一个想法到现实中运行的浏览器，这条路充满了技术挑战与探索的乐趣。Chromium 作为全球最具影响力的开源浏览器引擎，正在驱动着 Chrome、Edge、Opera 等数十个浏览器项目，其庞大的代码库和复杂的编译系统往往让初学者望而却步。但这正是它的魅力所在——通过深入 Chromium 的编译过程，你不仅能理解现代浏览器的工作原理，还能获得定制和优化浏览器的无限可能。

Chromium 142 编译指南 Windows篇：Git 配置与安装（二）恭喜！你已经完成了编译工具链的部署。但在获取 Chromium 142 的源代码之前，还有一个关键角色要登场——Git。

Chromium 142 编译指南 Windows篇：depot_tools 安装和配置（三）经过前两篇的准备——编译工具链的搭建和 Git 的配置——你现在已经拥有了一个基础但完整的开发环境。但要真正获取 Chromium 142 的源代码，还需要一个关键的"魔法工具箱"：depot_tools。

Chromium 142 编译指南 Windows篇：获取源代码（五）经过四篇的精心准备——编译工具、版本控制、项目管理工具和系统配置——你现在已经拥有了一个完整、协调的开发环境。但所有这些准备都只是为了这一刻：获取 Chromium 142 的完整源代码。

基于Chrome140的Quora账号自动化（关键词浏览）——运行脚本（三）在之前撰写的前两篇文章当中，我们有条不紊地分别完成了开发环境的精心搭建与核心框架的严谨实现。通过一系列细致的操作和代码编写，成功构建了一个基于动作执行器（action_executor）与状态机模式的 Quora 自动化浏览系统。这个系统就像是一座精心设计的大厦，开发环境是坚实的地基，核心框架则是大厦的主体结构，为后续的自动化浏览功能奠定了稳固的基础。

Qwen Code + Chrome DevTools MCP,让爬虫、数据采集、自动化测试效率提升 100 倍当 Qwen Code 遇上 Chrome DevTools MCP,网页爬取、数据采集...一条命令全搞定

基于Chrome140的Quora账号自动化（关键词浏览）——脚本撰写（二）在上一篇文章《基于Chrome140的Quora账号自动化（关键词浏览）——需求分析&环境搭建（一）》中，我们完成了开发环境的准备工作，包括Python环境配置、uv包管理器安装、Playwright框架部署以及Chrome浏览器的配置。现在，我们将进入核心开发阶段，基于RPA框架构建Quora自动化浏览系统。

基于Chrome140的Quora账号自动化（关键词浏览）——需求分析&环境搭建（一）伴随社交媒体营销的兴起，Quora作为全球规模最大的社交平台之一，已成为企业和个人开展品牌推广的重要平台。然而，手动管理Quora账号存在诸多不便。RPA（机器人流程自动化）技术的发展为解决这一问题提供了有效途径。