AI Agent 已經可以看畫面、讀 DOM、模擬滑鼠鍵盤,乍看之下網站好像不用為 AI 做任何事。但「做得到」和「做得穩」是兩回事。WebMCP 的核心不是讓 AI 更會看網站,而是讓網站主動提供一組結構化 Tools,告訴 Agent:我能做什麼、需要哪些參數、執行後會得到什麼。
這個系列的目標很單純:不要只讀規格,而是把 WebMCP 做進真實網站,再用同一組任務比較 Browser Agent 和 Tool Calling,看它到底值不值得用。
本系列撰寫時 WebMCP 仍是實驗性技術,規格與 Chrome 實作都可能變動。文章會以 2026 年 9 月的 Chrome 官方文件與 WebMCP Community Group Draft 為基準。
假設使用者說:
幫我找 1500 元以下、適合辦公室用的鍵盤。
如果 Agent 完全靠 UI 操作,大致會經過:
人類會覺得這很自然,因為我們會看版面、理解按鈕位置、忽略裝飾文字;Agent 則要把這些都轉成可執行步驟。
畫面如果只是從:
<button>搜尋</button>
改成:
<button aria-label="開始搜尋">
<svg>...</svg>
</button>
功能對人沒有改變,但依賴文字、DOM selector 或視覺位置的自動化可能就要重新判斷。
WebMCP 的做法不是叫 Agent 更努力理解 UI,而是讓網站直接宣告能力:
使用者
↓
AI Agent
↓
search_products({
keyword: "鍵盤",
max_price: 1500
})
↓
網站既有搜尋邏輯
↓
結構化結果
官方規格把 WebMCP 定義為一組讓 Web Application 提供 JavaScript-based tools 給 AI agents 的 API。網站可以透過 document.modelContext 註冊 Tool,Tool 會有名稱、描述、輸入 Schema 與執行函式。
這個差異很像我們從「叫人去後台按五個按鈕」改成「提供一個 API」。UI 還是存在,但 Agent 不一定需要重演人類每一個點擊步驟。
我不認為 WebMCP 會把 Browser Agent 淘汰。
UI Automation 有幾個很大的優點:
但它的代價是 Agent 需要推理「怎麼操作」。WebMCP 則把網站願意公開的能力變成較清楚的 Contract。
所以我會把兩者理解成:
| 方式 | Agent 面對的是 | 優勢 | 代價 |
|---|---|---|---|
| Browser Agent | UI、DOM、畫面 | 不需網站改造 | 操作步驟多、較容易受 UI 變動影響 |
| WebMCP | Tool Contract | 語意清楚、參數結構化 | 網站開發者要主動實作 |
我不想先下結論說「WebMCP 比 Browser Agent 好」,所以驗證包含幾個面向:
如果結果沒有比較穩,失敗案例同樣值得記錄。
Day 01 先不要碰 WebMCP API,準備一個簡單搜尋頁:
<form id="search-form">
<label>
關鍵字
<input name="keyword" type="search">
</label>
<label>
最高價格
<input name="max_price" type="number">
</label>
<button type="submit">搜尋</button>
</form>
<div id="results"></div>
先記錄一個 Agent 要完成搜尋需要幾個 UI 步驟;替相同功能加入 WebMCP Tool 後,就能比較兩種路徑。