WebMCP adalah standar web yang diusulkan agar situs dapat mengekspos fungsinya sebagai alat terstruktur yang dipanggil oleh agen AI. Chrome DevTools untuk agen memungkinkan agen coding Anda berinteraksi langsung dengan alat ini, sehingga membantu Anda menganalisis dan memberikan saran tentang cara membuat situs Anda siap untuk WebMCP.
Dengan menggunakan DevTools untuk agen, Anda dapat memverifikasi bahwa aplikasi Anda mengekspos alat WebMCP dengan benar, menguji eksekusinya, dan mengidentifikasi area tempat agen AI mendapatkan manfaat dari fungsi tambahan yang diekspos di situs Anda. WebMCP dapat diterapkan di situs Anda dengan bantuan keterampilan agentik yang disertakan dalam Panduan Web Modern.
Saat menggunakan WebMCP, perhatikan hal-hal berikut:
- Flag eksperimental: Kategori WebMCP tidak aktif secara default. Gunakan flag
--categoryExperimentalWebmcp. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara berpartisipasi, lihat uji coba origin WebMCP. - Persyaratan browser: Fitur ini memerlukan Chrome 149+ dengan fitur WebMCP diaktifkan. Artinya, situs yang Anda uji terdaftar dalam Uji Coba Origin WebMCP, atau Anda telah mengaktifkan flag WebMCP yang sesuai secara manual di browser Chrome lokal Anda.
- Perbedaan audiens target: Meskipun server MCP DevTools adalah fitur pen-debug yang ditujukan untuk developer, alat WebMCP dapat dipanggil oleh siapa pun yang menggunakan agen browser untuk berinteraksi dengan situs. DevTools untuk agen membantu Anda membangun dan menguji alat WebMCP yang ditampilkan kepada pengguna tersebut.
Kasus penggunaan untuk menguji dan men-debug alat WebMCP
Ada sejumlah cara Anda dapat menggunakan WebMCP. Setiap situs berbeda, begitu juga dengan setiap set alat WebMCP. Ikuti framework kami tentang cara menentukan dan membangun alat yang berguna untuk situs atau aplikasi web Anda.
Misalnya, jika Anda memiliki situs agen perjalanan dengan alat untuk membantu agen pengguna menyelesaikan tindakan yang relevan, berikut contoh perintah yang dapat Anda gunakan dengan DevTools agar agen dapat menguji apakah alat Anda berfungsi sebagaimana mestinya.
Instruksikan agen Anda untuk mencantumkan dan menjalankan alat WebMCP guna menyederhanakan pengujian dan pengembangan.
Catatan: Langkah-langkah eksekusi agen adalah contoh perilaku potensial. Karena ada banyak jenis agen dan agen bersifat non-deterministik, Anda dapat melihat hasil yang berbeda.
Memverifikasi eksposur alat WebMCP
Saat menambahkan dukungan WebMCP ke situs, Anda dapat menugaskan agen coding untuk memverifikasi bahwa alat Anda diekspos dengan benar ke browser dan skema inputnya ditetapkan dengan baik.
Contoh perintah:
Implement a 'book_flight' WebMCP tool to this page to help agents book flights. Verify that it's correctly registered and ready for AI agents to use.
Contoh eksekusi agen: Agen Anda mendeteksi kebutuhan untuk memeriksa alat yang terekspos dan memanggil alat list_webmcp_tools secara otonom. Skrip ini mengurai
output, mengonfirmasi apakah alat Anda berhasil didaftarkan, dan memvalidasi
bahwa skema terbentuk dengan baik.
Men-debug eksekusi alat WebMCP
Pastikan logika internal alat WebMCP Anda berfungsi seperti yang diharapkan saat dipanggil oleh AI dengan input tertentu. Anda dapat menginstruksikan agen untuk menjalankan alat dan memantau respons aplikasi.
Contoh perintah:
Try using the 'add_to_cart' tool on this page to add product 12345. Let me know if it succeeds or if the application throws any errors.
Contoh eksekusi agen: Agen Anda mengenali maksud untuk menguji tindakan tertentu. Secara otomatis, alat ini menentukan skema input yang benar, menggunakan
execute_webmcp_tool untuk menjalankannya, dan memantau respons aplikasi
(termasuk memeriksa log konsol) untuk melaporkan kembali status keberhasilan atau men-debug kegagalan apa pun.
Memecahkan masalah kejelasan skema
Jika agen AI berulang kali gagal memanggil alat WebMCP dengan benar, hal ini sering kali disebabkan oleh skema JSON yang ambigu. Anda dapat meminta agen untuk meninjau skema dari perspektif LLM dan menyarankan perbaikan.
Contoh perintah:
My 'schedule_meeting' tool is failing to parse the various date formats sent by different AI agents. Can you review the tool's schema and suggest how I can improve the descriptions or constraints so agents know exactly which format is required?
Contoh eksekusi agen: Agen Anda mengambil alat WebMCP yang terekspos dan
menganalisis inputSchema untuk 'schedule_meeting'. Agen mengidentifikasi bahwa parameter
tanggal tidak memiliki deskripsi yang jelas atau batasan format, dan menyarankan
skema JSON yang telah dikoreksi (misalnya, menambahkan deskripsi seperti "Date in
YYYY-MM-DD format") untuk Anda terapkan dalam kode Anda.