WebMCP to proponowany standard internetowy, który umożliwia witrynom udostępnianie swoich funkcji jako narzędzi strukturalnych wywoływanych przez agenty AI. Narzędzia deweloperskie w Chrome dla agentów umożliwiają agentowi kodującemu bezpośrednie interakcje z tymi narzędziami, co pomaga analizować i przedstawiać sugestie dotyczące przygotowania witryny do WebMCP.
Korzystając z Narzędzi deweloperskich dla agentów, możesz sprawdzić, czy aplikacja prawidłowo udostępnia narzędzia WebMCP, przetestować ich działanie i zidentyfikować obszary, w których agenty AI mogą korzystać z dodatkowych funkcji udostępnionych w witrynie. WebMCP można wdrożyć w witrynie za pomocą umiejętności agenta zawartych w Przewodnik po współczesnych technologiach internetowych.
Podczas korzystania z WebMCP pamiętaj o tych kwestiach:
- Flaga eksperymentalna: kategoria WebMCP nie jest domyślnie aktywna. Użyj flagi
--categoryExperimentalWebmcp. Więcej informacji o udziału w tym teście znajdziesz w artykule o testowaniu origin WebMCP. - Wymagania dotyczące przeglądarki: ta funkcja wymaga Chrome w wersji 149 lub nowszej z włączonymi funkcjami WebMCP. Oznacza to, że testowana witryna jest zarejestrowana w wersji próbnej origin WebMCP lub w lokalnej przeglądarce Chrome ręcznie włączono odpowiednią flagę WebMCP.
- Różnice w grupie docelowej: serwer MCP Narzędzi deweloperskich to funkcja debugowania przeznaczona dla programistów, ale narzędzia WebMCP mogą być wywoływane przez każdą osobę korzystającą z agenta przeglądarki do interakcji ze stronami internetowymi. Narzędzia deweloperskie dla agentów pomagają tworzyć i testować narzędzia WebMCP przeznaczone dla użytkowników.
Przykłady zastosowań testowania i debugowania narzędzi WebMCP
WebMCP można wykorzystać na wiele sposobów. Każda witryna jest inna, podobnie jak każdy zestaw narzędzi WebMCP. Skorzystaj z naszych wskazówek, aby określić i stworzyć narzędzia, które będą przydatne w Twojej witrynie lub aplikacji internetowej.
Jeśli na przykład masz witrynę biura podróży z narzędziami, które pomagają agentowi użytkownika wykonywać odpowiednie działania, możesz użyć tych przykładowych promptów w Narzędziach deweloperskich dla agentów, aby sprawdzić, czy Twoje narzędzia działają zgodnie z oczekiwaniami.
Poproś agenta o wyświetlenie i wykonanie narzędzi WebMCP, aby usprawnić testowanie i rozwój.
Uwaga: kroki wykonywania agenta to przykłady potencjalnego działania. Ze względu na to, że istnieje wiele różnych typów agentów, a ich działanie nie jest deterministyczne, możesz zobaczyć różne wyniki.
Sprawdzanie widoczności narzędzia WebMCP
Gdy dodasz do witryny obsługę WebMCP, możesz zlecić agentowi ds. kodowania sprawdzenie, czy narzędzia są prawidłowo udostępniane przeglądarce i czy ich schematy wejściowe są dobrze zdefiniowane.
Przykładowy prompt:
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.
Przykład działania agenta: agent wykrywa potrzebę sprawdzenia udostępnionych narzędzi i samodzielnie wywołuje narzędzie list_webmcp_tools. Analizuje dane wyjściowe, sprawdza, czy narzędzie zostało zarejestrowane, i weryfikuje, czy schemat jest poprawny.
Debugowanie wykonywania narzędzia WebMCP
Sprawdź, czy logika wewnętrzna narzędzia WebMCP działa zgodnie z oczekiwaniami, gdy jest wywoływana przez AI z określonymi danymi wejściowymi. Możesz polecić agentowi uruchomienie narzędzia i monitorowanie odpowiedzi aplikacji.
Przykładowy prompt:
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.
Przykład wykonania agenta: Twój agent rozpoznaje zamiar przetestowania konkretnego działania. Samodzielnie określa prawidłowy schemat wejściowy, używa execute_webmcp_tool do jego stosowania i monitoruje odpowiedź aplikacji (w tym sprawdza logi konsoli), aby zgłosić stan powodzenia lub debugować wszelkie błędy.
Rozwiązywanie problemów z wyrazistością schematu
Jeśli agent AI wielokrotnie nie może poprawnie wywołać narzędzia WebMCP, często jest to spowodowane niejednoznacznym schematem JSON. Możesz poprosić agenta o sprawdzenie schematu z perspektywy LLM i zaproponowanie ulepszeń.
Przykładowy prompt:
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?
Przykład działania agenta: agent pobiera udostępnione narzędzia WebMCP i analizuje inputSchema pod kątem „schedule_meeting”. Stwierdza, że parametr daty nie ma jasnego opisu ani ograniczenia formatu, i proponuje poprawiony schemat JSON (np. dodanie opisu „Date in
YYYY-MM-DD format”), który możesz wdrożyć w swoim kodzie.