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Chrome DevTools MCP 서버의 공개 프리뷰 버전 출시로 AI 코딩 에이전트가 크롬 DevTools의 디버깅 및 성능 기능을 사용할 수 있게 됨
- 기존에는 에이전트가 코드 실행 결과를 확인하지 못했지만, 이제는 네트워크, 콘솔, DOM, 성능 추적 등 실제 런타임 데이터를 활용 가능해짐
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DevTools MCP 서버를 활용하면 실시간 코드 검증, 네트워크·콘솔 오류 분석, 사용자 동작 시뮬레이션, 스타일·레이아웃 디버깅, 자동 성능 감사등 다양한 자동화가 가능해짐
- 개발자는 MCP 클라이언트 설정에 서버를 추가해 바로 사용할 수 있으며, 예시 프롬프트로 LCP 확인이나 폼 제출 오류 진단 등을 실행 가능
- Google은 커뮤니티 피드백을 기반으로 MCP 기능을 확장할 계획
개요
- Google은 새로운 Chrome DevTools 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버의 공개 프리뷰 버전을 출시함
- 이로 인해 AI 코딩 어시스턴트가 Chrome DevTools의 디버깅 및 성능 측정 기능을 브라우저에서 직접 사용할 수 있는 환경 제공이 가능해짐
- 즉, 코딩 에이전트가 브라우저에서 실행되는 코드의 실제 동작을 확인할 수 없어 발생하는 어려움 해결에 기여 가능
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 소개
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모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 은 대형 언어 모델(LLM)을 외부 도구 및 데이터 소스와 연결하기 위한 오픈소스 표준임
- Chrome DevTools MCP 서버는 이 표준을 활용하여 AI 에이전트와 연동, 웹 디버깅 및 성능 트레이싱 등 다양한 도구 사용 지원이 가능해짐
- 예를 들어, performance_start_trace 도구로 LLM이 브라우저를 실행하고, 성능 정보를 수집 및 분석하여 개선사항 제안 가능함
- MCP 프로토콜을 통해 코딩 에이전트가 웹사이트 개발 및 문제 해결에 더 강력한 지원을 얻게 됨
- MCP 자세한 작동 방식은 공식 MCP 문서에서 확인 가능임
주요 활용 사례
시작 방법
참여 및 확장 계획
- Google은 이 공개 미리보기 출시를 시작으로 Chrome DevTools MCP를 점진적으로 발전시킬 예정임
- 커뮤니티 의견 수렴을 통해 향후 추가 기능을 결정할 계획임
- AI 코딩 지원 도구 이용자 및 차세대 AI 개발도구 공급자 모두의 의견과 참여를 적극적으로 환영함
- 개선 요청이나 발견된 문제는 GitHub 이슈를 통해 제보 가능