AI 助手

GitHub 頁面：Chrome DevTools MCP瀏覽器自動化進入 MCP 時代我在 Claude Code 裡已經用了好幾個月的 Claude in Chrome，拿它來做網頁截圖、填表單、讀取頁面內容。直到最近看到 Google 官方推出了 Chrome DevTools MCP——由 Chrome DevTools 團隊維護，整合了 Puppeteer、效能追蹤、Lighthouse 審計等功能。 這就讓我好奇了：同樣都是讓 AI 控制瀏覽器的 MCP server，兩者的定位和能力差在哪裡？ Chrome DevTools MCP：它是什麼Chrome DevTools MCP 是 Google 官方維護的 MCP server，透過 Chrome DevTools Protocol（CDP）讓 AI agent 控制和檢查 Chrome 瀏覽器。它不只是「能點按鈕、填表單」這種程度，而是把 Chrome DevTools 的完整除錯能力暴露給 AI。 核心特點： 效能追蹤：錄製 Performance trace，分析載入瓶頸，整合 CrUX...

Github頁面：Context7mcp當你的 AI 助手不懂最新技術文件時「這段程式碼有問題，Upstash Redis 的連線方式好像不對...」 我盯著 Claude 給我的程式碼，皺了皺眉。即使是最新的 LLM 模型，在處理新的函式庫或快速迭代的專案時，也會產生過時的程式碼。它們訓練的知識總有截止日，新的 API 或功能怎麼可能被它們掌握？ 這正是 Upstash 團隊開發 Context7 的原因。 Context7：讓你的 AI 助手立即獲得最新文件Context7 是一個專為大型語言模型（LLM）和 AI 程式編輯器設計的即時文件提供工具。它能確保你的 AI 助手（如 Claude、GitHub Copilot、Cursor 等）可以獲取最新、最準確的技術文件，而不是依賴可能過時的訓練資料。 透過 Context7，不管你是使用 Next.js、Zod、Tailwind 這些快速迭代的框架，還是使用 LLM 可能從未見過的小眾函式庫，都能讓 AI 助手產生正確的程式碼。 主要功能與特色Context7...