chrome-debug-mcp

chrome-debug-mcp는 AI 에이전트와 대규모 언어 모델(LLM)이 **Chrome DevTools Protocol (CDP)**을 통해 Chromium 기반 브라우저를 네이티브로 제어, 자동화, 디버깅할 수 있게 해주는 비동기 Rust 기반 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.

내부적으로 cdp-browser-lite를 사용하며(이 크레이트는 cdp-lite 클라이언트를 다시 내보냅니다), 이 MCP 서버는 무거운 추상화를 피하고 브라우저에 직접 연결하여 편집기나 채팅 인터페이스에서 바로 라이브 디버깅 세션을 가능하게 합니다. v0.2.0부터는 Chrome 프로세스 수명 주기를 자동으로 관리할 수도 있습니다.

✨ 기능

이 서버는 CDP 도메인 및 네이티브 프로세스 관리별로 분류된 도구 모음을 기본적으로 구현합니다:

🛡️ 개인 정보 보호 및 보안

• 격리된 프로필 (기본값): MCP 서버가 Chrome을 실행할 때마다 시스템 임시 디렉터리에 새롭고 임시적인 사용자 프로필을 생성합니다. 이 프로필은 기본 브라우저 프로필과 완전히 독립적이며, 브라우저가 중지되면 제거됩니다 — 한 세션의 쿠키, 기록, 저장된 비밀번호 또는 세션 데이터가 다음 세션으로 절대 넘어가지 않습니다.

• 시크릿 모드와 유사한 경험: 기본적으로 개인 계정의 쿠키, 기록, 저장된 비밀번호 또는 세션 데이터가 관리되는 인스턴스와 공유되지 않습니다.

• 신원 보호: LLM이 브라우저를 완전히 제어하더라도, 명시적으로 승인되지 않는 한 로그인된 세션(예: Google, GitHub, 은행)에 접근하거나 사용자를 사칭할 수 없습니다.

• 사용자 프로필 모드: --user-profile 플래그를 사용하여 기존 시스템 프로필로 Chrome을 실행합니다. 이는 매 사이트에서 다시 인증하지 않고 LLM이 활성 세션(쿠키, 저장된 로그인 등) 내에서 작업하도록 하려는 경우 유용합니다. LLM이 개인 브라우저 데이터에 접근할 수 있게 되므로 주의해서 사용하세요.

  • ⚠️ --user-profile 참고 사항: Chrome의 단일 인스턴스(singleton) 아키텍처로 인해 브라우저가 이미 열려 있으면 요청을 위임하고 디버깅 포트를 열지 못합니다. MCP를 시작하기 전에 실행 중인 모든 Chrome 인스턴스를 종료하거나, --remote-debugging-port=9222 플래그로 브라우저를 수동으로 시작해야 합니다.

🚀 Chrome 인스턴스 및 탭 관리

• 다중 인스턴스 지원: 동적 포트에서 각각 자체 격리된 프로필 디렉터리를 가진 여러 개의 동시적이고 독립적인 Chrome 프로세스를 생성하고 제어합니다. --max-instances 플래그로 인스턴스 수를 제한할 수 있습니다.

• 인스턴스 레지스트리 도구: open_instance, list_instances, close_instance를 사용하여 추가 인스턴스를 생성, 감사, 정리할 수 있습니다. 모든 기존 도구는 선택적 instance_id를 받아 대상 브라우저로 명령을 라우팅합니다.

• 다중 탭 지원 (신규): 단일 WebSocket 연결을 통해 이벤트 스트림과 명령을 다중화하여 하나의 Chrome 인스턴스 내에서 여러 개의 동시 탭을 제어합니다.

  • 자동 검색: 대상 페이지에서 열린 팝업(예: window.open())은 자동으로 검색, 연결되어 세션의 탭 레지스트리에 등록됩니다.

  • 캐시 격리: 상태 캐시(콘솔 메시지, 네트워크 트래픽, 디버거가 파싱한 스크립트, WebMCP 도구)는 탭별로 엄격히 격리되어 이벤트가 다른 대상으로 새어 나가지 않습니다.

• 탭 레지스트리 도구 (신규):

  • open_tab — 선택적으로 사용자 지정 레이블과 대상 URL로 새 탭을 엽니다. 다른 도구에서 재사용할 수 있는 tab_id가 포함된 JSON을 반환합니다.

  • list_tabs — 인스턴스의 열려 있고 등록된 모든 탭을 JSON(tab_id, label, target_id, url)과 현재 활성 탭으로 나열합니다. 등록된 탭이 없으면 도구는 인스턴스의 기본 단일 탭 연결로 대체됩니다.

  • close_tab — ID로 특정 탭을 닫고 해당 캐시 상태를 정리합니다. 새 활성 탭을 반환합니다.

  • switch_tab — 도구 호출에서 tab_id가 생략될 때 사용되는 기본 활성 탭을 변경하고, 선택적으로 탭을 전경으로 가져옵니다.

• LLM 친화적 인터페이스: 수명 주기 도구(open_instance, close_instance, open_tab, list_tabs, switch_tab, close_tab)는 구조화된 JSON을 반환하므로 에이전트가 정규식으로 텍스트를 파싱하지 않고도 호출을 연결할 수 있으며, 설명은 표준 MCP 템플릿(부작용, 전제 조건, 반환 값, 대안)을 따르므로 모델이 이를 올바르게 순위를 매깁니다.

• 대상 라우팅 (신규): 모든 탭 범위 도구는 선택적 tab_id 매개변수를 받아 특정 탭에 명령을 대상으로 지정하고 캐시 상태를 검색할 수 있습니다. 생략하면 기본 활성 탭이 대상이 됩니다.

• 격리된 프로필: 기본적으로 새롭고 임시적인 프로필로 Chrome을 실행하여 기본 브라우저와 쿠키, 비밀번호 또는 세션 데이터를 공유하지 않도록 보장합니다.

• 사용자 프로필 지원: 선택적으로 --user-profile을 사용하여 기존 브라우저 세션과 쿠키를 활용할 수 있습니다.

• 동적 포트 관리: 기본 포트(9222)가 사용 중인지 자동으로 감지합니다.

  • 포트가 CDP를 노출하는 Chrome 인스턴스(사용자가 시작했거나 다른 관리되는 chrome-debug-mcp 인스턴스)에 의해 점유된 경우 새 인스턴스를 생성하는 대신 자동으로 연결됩니다.

  • 관리되는 프로필은 임시적이므로 포트별 영구 상태가 없습니다. 포트를 공유하는 두 번째 서버는 단순히 동일한 브라우저를 공유합니다(그리고 연결된 인스턴스를 절대 종료하지 않습니다).

• Docker 및 헤드리스 지원: Docker 환경과 완벽하게 호환됩니다. 컨테이너 내부에서 GUI 없이 Chrome을 실행하려면 --headless 플래그를 사용하세요.

• 원격/호스트 연결: --host 인수를 사용하여 다른 머신이나 호스트 머신에서 실행 중인 Chrome 인스턴스에 연결합니다(예: 컨테이너 내부에서 --host host.docker.internal).

• 선택적 자동화 인포바: --enable-automation 플래그를 추가하여 기본 "Chrome is being controlled by automated test software" 메시지를 명시적으로 표시할 수 있습니다. 기본적으로는 더 은밀한 상호작용을 위해 비활성화되어 있습니다.

• 프록시 지원: restart_chrome는 이제 선택적 proxy_server 인수를 받아 프록시를 통해 트래픽을 라우팅하는 Chrome을 실행할 수 있습니다.

• 자동 실행: 지정된 포트에서 Chrome이 실행 중인지 자동으로 감지합니다. 실행 중이 아니면 필요한 플래그로 새 인스턴스를 생성합니다.

• restart_chrome: 관리되는 Chrome 인스턴스를 다시 시작합니다.

• 기능 프리셋: restart_chrome는 선택적 features 배열을 받아 클라이언트가 재시작 시 추가 브라우저 기능을 선택할 수 있게 합니다. 이는 폐쇄된 집합입니다 — 도구가 명령줄 주입 지점이 되지 않도록 임의의 Chrome 플래그는 의도적으로 허용되지 않습니다:

  • WEB_MCP — 브라우저에 도구를 노출하는 사이트를 위해 실험적 WebMCP 표면(--enable-features=WebMCPTesting, --categoryExperimentalWebmcp=true)을 활성화합니다.

  • WEBGL_SOFTWARE — GPU가 없는 환경(예: 컨테이너)을 위해 SwiftShader 소프트웨어 WebGL(--use-gl=angle, --use-angle=swiftshader, --enable-unsafe-swiftshader)을 강제합니다.

  프리셋은 해당 호출로 시작된 인스턴스에 적용됩니다. 나중에 features를 생략한 restart_chrome은 proxy_server가 동작하는 방식과 동일하게 프리셋을 지웁니다.

• stop_chrome: 관리되는 Chrome 인스턴스를 정상적으로 종료합니다(SIGTERM/SIGINT, 실패 시 SIGKILL 폴백).

• 견고한 수명 주기: 매달린(dangling) Chrome 프로세스 문제를 수정했습니다. 임시 프로필은 중지 시 삭제되며, cdp-browser-lite는 갑작스러운 종료로 남겨진 고아 프로필 디렉터리를 정리합니다. "Chrome didn't shut down correctly" 복원 풍선은 실행 플래그와 프로필 패칭을 통해 표시되지 않습니다.

• ⚠️ 동작 변경: 관리되는 Chrome 인스턴스는 이제 MCP 서버 프로세스가 종료될 때(크래시 포함) 종료됩니다. 이전에는 관리되는 Chrome이 서버 크래시 후에도 살아남아 재시작 시 다시 연결되었지만, 이제는 종료됩니다. 연결된(사용자가 시작한) Chrome 인스턴스는 절대 종료되지 않습니다.

🔐 프록시 인증

• enable_proxy_auth: Fetch CDP 도메인에 연결하여 사용자가 제공한 자격 증명(사용자 이름 및 비밀번호)을 공급함으로써 프록시 인증 요청을 자동으로 처리합니다.

• 견고성 개선: 이제 느린 리지덴셜(residential) 프록시를 위한 30초 타임아웃이 있으며, 기본적으로 Document 요청만 가로채어 백그라운드 요청이 중단되지 않도록 합니다.

• 사전 워밍업: 기본 탐색 작업 전에 prewarm_url(기본값: http://api.ipify.org?format=json)로 자동 이동하여 프록시 터널을 안정적으로 설정합니다. 선택적으로 특정 resource_type으로 가로채기를 제한할 수 있습니다.

🖱️ 사용자 입력

• click_element: CSS 선택자를 사용하여 특정 요소에서 네이티브 마우스 클릭을 시뮬레이션합니다. 요소의 중심 좌표를 계산하고 CDP 마우스 이벤트를 직접 전달합니다.

• fill_input: DOM의 입력 필드를 지정된 텍스트로 채웁니다. CSS 선택자로 요소에 포커스를 맞춘 다음 네이티브 CDP Input.insertText를 사용합니다.

• scroll: 픽셀, 뷰포트 높이(페이지) 또는 특정 요소로 페이지를 스크롤합니다. 지연 로드 콘텐츠나 무한 스크롤과 상호작용하는 데 필수적입니다.

📡 네트워크 검사

• get_network_logs: 가로챈 네트워크 요청(REST/HTTP)과 WebSocket 프레임을 검색합니다.

• 고급 필터링: URL, 리소스 유형, WebSocket 방향 또는 페이로드 콘텐츠로 로그를 필터링합니다.

• 페이로드 검사: 전체 요청/응답 헤더, REST 응답 본문 및 WebSocket 프레임에 접근합니다.

• 컨텍스트 최적화: LLM 컨텍스트 창이 넘치지 않도록 선택적 "요약 모드"를 제공합니다.

🪵 콘솔 및 오류

• get_console_logs: 브라우저에서 콘솔 로그를 검색합니다. 여기에는 console.log/warn/error 호출, 예외 및 네트워크 오류가 포함됩니다. 페이지 스크립트와 오류를 해결하는 데 중요합니다. 선택적 로그 레벨 필터링과 상태를 효율적으로 관리하기 위한 clear 플래그가 포함됩니다.

⚡ 성능 및 프로파일링

• get_performance_metrics: 브라우저에서 런타임 성능 메트릭(예: JS 힙 크기, DOM 노드, 레이아웃 지속 시간)을 검색합니다. 페이지의 메모리 및 계산 오버헤드에 대한 빠른 스냅샷을 얻는 데 유용합니다.

• profile_page_performance: 페이지의 성능 추적을 기록하고 분석합니다. Core Web Vitals(FCP, LCP, DCL, Load)를 자동으로 계산하고 상위 Long Tasks(메인 스레드 차단 작업)를 식별합니다. 선택적으로 캐시를 비활성화한 상태로 페이지를 다시 로드하여 콜드 스타트를 시뮬레이션할 수 있습니다.

🌐 페이지 및 런타임 제어

• capture_screenshot: 현재 페이지(또는 전체 페이지 레이아웃)의 스크린샷을 찍어 base64로 인코딩된 이미지 블록으로 LLM 클라이언트에 반환합니다.

• navigate: 활성 탭을 특정 URL로 이동합니다.

• reload: 현재 페이지를 다시 로드합니다.

• inspect_dom: 전체 HTML 또는 검색 쿼리 주변의 스마트 스니펫을 가져옵니다.

  • 컨텍스트 검색: 특정 텍스트를 검색하고 그 주변의 구성 가능한 문자 수를 가져옵니다.

  • 토큰 효율성: 대형 페이지의 컨텍스트 창 사용량을 대폭 줄입니다.

• evaluate_js: 페이지 컨텍스트에서 전역적으로 임의의 JavaScript 표현식을 실행합니다.

🐞 라이브 디버깅 및 실행 제어

• pause_on_load: 디버거를 활성화하고 페이지를 새로고침하여 가장 처음 파싱된 스크립트 문(statement)에서 실행을 일시 중지합니다.

• search_scripts: 모든 파싱된 스크립트 컨텍스트에서 쿼리를 검색하여 중단점의 줄과 열을 정확히 찾아냅니다.

• set_breakpoint: script_id, url 또는 정확한 script_hash를 사용하여 정밀한 JS 중단점을 설정합니다.

• evaluate_on_call_frame: 현재 일시 중지된 디버거 호출 프레임의 로컬 스코프 내에서 직접 JavaScript 표현식을 평가합니다.

• step_over: 다음 표현식 줄을 건너뜁니다.

• resume: 일시 중지를 해제하고 실행을 재개합니다.

• remove_breakpoint: 이전에 설정한 중단점을 제거합니다.

🧩 WebMCP (페이지 노출 도구) WEB_MCP 기능 프리셋으로 Chrome을 다시 시작해야 합니다 (restart_chrome 참조).

• webmcp_list_tools: 현재 페이지가 브라우저에 노출하는 도구를 나열합니다 (이름, 설명, inputSchema, frameId).

• webmcp_invoke_tool: 이름으로 페이지 도구를 호출합니다. input은 도구의 inputSchema와 일치하는 JSON 객체 문자열입니다 (예: "{}" 또는 "{\"product\":\"knot\"}"). 결과를 기다리며 최대 30초 동안 차단됩니다.

• webmcp_get_invocation: invocationId로 호출의 상태(Pending/Completed/Error/Canceled)와 결과를 반환합니다 — 비차단(non-blocking) 방식입니다.

• webmcp_list_invocations: 세션의 모든 호출을 상태와 함께 나열하며, 선택적으로 status 필터를 적용할 수 있습니다.

  ⚠️ 동의 대화상자: 부작용(클립보드 쓰기, 양식 제출 등)이 있는 페이지 도구는 사용자가 클릭해야 하는 페이지 내 확인 대화상자를 표시할 수 있습니다. 이 경우 webmcp_invoke_tool은 invocationId를 포함한 시간 초과 오류를 반환하며, 호출은 Pending 상태로 유지됩니다(취소되지 않음). 사용자가 승인하거나 거부한 후 webmcp_get_invocation으로 폴링할 수 있습니다.

🧪 안정성 및 신뢰성

• 광범위한 단위 테스트: 특히 debugger 도메인에서 이벤트 처리와 도구 역직렬화의 신뢰성을 보장하는 포괄적인 테스트 스위트.

• 부작용 없는 테스트: 모든 단위 테스트는 실제 Chrome 인스턴스를 실행하거나 파일 시스템을 수정하지 않고 격리된 환경에서 실행되도록 설계되었습니다.

• 내부 리팩터링: 장기적인 유지보수성을 보장하기 위해 트레이트(trait)와 의존성 주입을 통해 핵심 로직을 분리했습니다.

Related MCP server: chrome-devtools-mcp

⚙️ 구성

기본적으로 MCP 서버는 cdp-browser-lite의 크로스 플랫폼 검색을 통해 Chrome 실행 파일을 찾습니다: CHROME_PATH를 먼저 확인하고(절대 우선순위), 그 다음 PATH의 일반적인 바이너리(google-chrome, google-chrome-stable, chromium, chromium-browser), 마지막으로 OS별 위치(macOS의 /Applications/Google Chrome.app/..., Windows의 chrome.exe 설치 디렉터리, Linux의 /usr/bin/google-chrome, /opt/google/chrome/chrome, /snap/bin/chromium)를 확인합니다. 이는 서버가 이전에 하드코딩했던 경로의 엄격한 상위 집합입니다.

인수:

• --local: 탐색을 로컬 주소로만 제한합니다 (localhost, 127.0.0.1, 192.168.x.x 또는 *.local). 보안을 위해 적극 권장됩니다.

• --headless: Chrome을 헤드리스 모드로 실행합니다(GUI 없음). Docker 또는 서버 환경에 필수적입니다.

• --user-profile: 새 프로필 대신 기본 시스템 사용자 프로필(세션, 쿠키 등)을 사용합니다. 연구 세션 중 반복적인 로그인을 피하는 데 유용합니다.

• --host: Chrome 인스턴스의 대상 호스트를 지정합니다 (기본값: 127.0.0.1). 컨테이너에서 호스트 머신에 연결하려면 host.docker.internal을 사용하세요.

• --port: 원격 디버깅 포트를 지정합니다 (기본값: 9222).

• --enable-automation: "자동화 소프트웨어에 의해 제어됨" 정보 표시줄을 활성화합니다.

• --max-instances: 동시 Chrome 인스턴스의 최대 수를 제한합니다 (기본값: 8). --user-profile이 설정된 경우 무시됩니다.

환경 변수:

• CHROME_PATH: Chrome 실행 파일의 경로를 명시적으로 정의합니다.

🐳 Docker 및 헤드리스 사용 (v1.0.0)

chrome-debug-mcp는 완전히 컨테이너 지원이 가능합니다. 이를 통해 LLM을 위한 여러 강력한 사용 사례가 가능합니다:

1. 클라우드 배포 (Glama 이용)

이 서버를 사용하는 가장 쉬운 방법입니다. Glama는 Chrome이 사전 설치된 Docker 컨테이너를 생성합니다. LLM은 로컬 설정 없이 즉시 클라우드의 브라우저에 접근할 수 있습니다.

2. 격리된 로컬 사용

호스트 머신에 Chrome이나 Rust를 설치하지 않으려면 모든 것을 Docker 내부에서 실행하세요:

docker build -t chrome-mcp .
docker run -i --rm chrome-mcp --headless

3. 하이브리드 모드 (컨테이너가 호스트 제어)

MCP 서버는 안전한 Docker 컨테이너 내부에서 실행되지만 실제 데스크톱의 Chrome 인스턴스를 제어합니다. 이를 통해 LLM이 실제 브라우징 세션에서 여러분을 도울 수 있습니다:

1. 로컬 Chrome을 --remote-debugging-port=9222로 시작하세요.

   • 참고: 이 모드에서 프록시 지원이 필요하면 Chrome도 --proxy-server="http://your-proxy:port" 플래그와 함께 시작해야 합니다.

2. 컨테이너를 실행하세요:

# On macOS/Windows
docker run -i --rm chrome-mcp --host host.docker.internal

🚀 빠른 시작

MCP 서버를 네이티브로 설치하고 실행하는 가장 쉬운 방법은 Rust의 Cargo를 사용하거나 사전 컴파일된 바이너리를 다운로드하는 것입니다. 더 이상 Chrome을 수동으로 시작할 필요가 없습니다. MCP 서버가 올바른 디버깅 플래그로 보이는 Chrome 인스턴스를 자동으로 실행합니다.

1. 설치

옵션 A: 사전 컴파일된 바이너리 (권장) Releases 페이지로 이동하여 플랫폼(macOS, Windows, Linux)에 맞는 네이티브 실행 파일을 다운로드하세요. Windows용 .msi 설치 프로그램과 UNIX 시스템용 셸 스크립트를 제공합니다.

옵션 B: Cargo로 설치

cargo install --git https://github.com/raultov/chrome-debug-mcp

옵션 C: 셸 스크립트로 설치 (Unix)

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/raultov/chrome-debug-mcp/releases/latest/download/chrome-debug-mcp-installer.sh | sh

2. MCP 클라이언트 구성

이 서버는 Claude Code, agy, codex와 함께 작동하도록 완전히 테스트되고 확인되었습니다. AI 클라이언트가 다음 모드 중 하나를 사용하여 서버를 실행하도록 구성하세요.

범용 구성 (JSON)

대부분의 MCP 클라이언트(Claude Code 또는 JSON 기반 구성)는 이 구조를 사용합니다. 세 가지 주요 사용 모드는 다음과 같습니다:

{
  "mcpServers": {
    "chrome-debug-mcp": {
      "command": "chrome-debug-mcp",
      "args": [],
      "env": {}
    },
    "chrome-docker": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "chrome-debug-mcp:v1.0.9", "--headless"]
    },
    "chrome-docker-hybrid": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--net=host",
        "chrome-debug-mcp:v1.0.9",
        "--host",
        "127.0.0.1"
      ]
    }
  }
}

참고: Linux에서 --net=host를 사용하는 chrome-docker-hybrid 모드는 컨테이너가 127.0.0.1의 로컬 Chrome 인스턴스에 접근할 수 있도록 하는 권장 방법입니다.

Claude Code

Claude Code에서 서버를 추가하고 활성화하려면:

claude mcp add chrome-debug-mcp chrome-debug-mcp

3. 사용

연결되면 AI 에이전트가 첫 번째 명령이 실행될 때 Chrome 시작을 자동으로 처리합니다. 브라우저는 계속 표시되므로 디버깅 과정을 시각적으로 추적할 수 있습니다.

4. 에이전트 워크플로 및 다중 인스턴스 가이드

LLM은 몇 가지 최적화된 패턴으로 이 서버를 운영할 수 있습니다:

A. 격리된 다중 인스턴스 시나리오

자동화된 브라우저 세션을 실행할 때 쿠키 오염이나 탭 충돌을 방지하기 위해 별도의 Chrome 프로세스를 시작할 수 있습니다:

1. label: "user-session-1" 또는 선택적 프록시 서버 구성으로 open_instance를 호출하세요. 고유한 instance_id(예: chrome-2)가 반환됩니다.

2. navigate, evaluate_js 또는 webmcp_list_tools와 같은 다운스트림 도구에 instance_id를 명시적으로 전달하세요.

3. 완료되면 close_instance를 사용하여 리소스를 정리하세요.

B. WebMCP 사용

WebMCP를 지원하는 페이지(예: https://www.knot.kz/#/agent-tools)로 이동하는 경우:

1. 웹 페이지에 등록된 도구는 webmcp_list_tools를 사용하여 검색할 수 있습니다.

2. 기본적으로 안전을 위해 WEB_MCP는 비활성화되어 있습니다. 도구 목록이 비어 있으면 features: ["WEB_MCP"]로 restart_chrome을 호출한 다음 reload를 호출하세요.

3. webmcp_invoke_tool을 사용하여 입력 JSON 인수를 제공하면서 페이지 도구를 호출하세요. 동의 대화상자가 웹 페이지의 실행을 일시 중지하면 도구는 30초 후에 시간 초과되지만 호출은 계속 대기 상태로 유지됩니다. webmcp_get_invocation을 사용하여 결과를 폴링할 수 있습니다.

🛠 컴파일 (소스에서)

소스에서 컴파일하려면:

git clone https://github.com/raultov/chrome-debug-mcp
cd chrome-debug-mcp
cargo build --release

결과 바이너리는 target/release/chrome-debug-mcp에 위치합니다. 이 프로젝트는 cargo-dist를 활용하여 GitHub Actions를 통해 크로스 플랫폼 네이티브 배포를 원활하게 처리합니다.

📖 왜 이 MCP 서버인가?

Puppeteer/Playwright 래퍼와 같은 다른 통합 서버는 고수준이고 무거우며 일반적으로 실제 대화형 단계별 디버거를 노출하는 데 실패합니다. 이 MCP 서버는 원시 CDP 메시지를 사용하여 LLM 도구에 1:1로 매핑하므로, 지능형 에이전트가 말 그대로 JS를 단계별로 실행하고, 로컬 스코프 변수를 네이티브로 읽고, V8 컴파일러 컨텍스트 내부를 검색하고, 스크립트가 충돌하는 이유를 정확히 이해할 수 있습니다.

📜 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.