预订行程并查找餐厅订位
借助几个强大的连接器，大幅拓展内置网页搜索的能力。任务：借助几个强大的连接器，大幅拓展内置网页搜索的能力。几周前，Claire 准备参加一场会议，与会的还有 40 位她从未见过的人。通常，这意味着要花一个晚上在 LinkedIn 上逐个点开个人资料。但这次，她把一份名单交给了 Claude Code。Claude 通过 Chrome MCP 使用她的 LinkedIn，并行研究了这些与会者。Claude 的产出是一份完整的会议参会者简报，所有信息汇总在一处，不到 5 分钟就准备好供她审阅了。而 LinkedIn 调研只是一个开始。自从让 Claude 能够访问浏览器后，我们开始发现它处处都能派上用场。看 Claude 浏览网页很有意思，而且能节省大量时间，尤其是在搭配 Exa 和 Firecrawl 这样的 AI 搜索与抓取工具时。那么，借助 Claude 和 AI 驱动的浏览功能，你能做些什么？ 建立名单并研究公司：抓取某场会议的所有参展商信息，再使用 Firecrawl 补充数据。让 Claude 对相关潜在客户进行排序，然后研究他们的管理团队，并撰写有针对性的联络内容。Katie 会让 Claude 在与潜在客户通话前研究参会人员，汇集网上的信息以及与对方团队往来的邮件，让所有信息都能在一处轻松查看。 让 Claude 检查自己的工作：Claude 为我们制作的许多文档、幻灯片和仪表板都采用 HTML 格式。我们让 Claude 通过 Chrome MCP 查看自己的产出，并不断迭代，直到呈现效果足够好。相比由我们亲自逐条提出反馈，这样的迭代流程高效得多。 操作原本需要手动逐步点击的系统：Claire 让 Claude 在公司的差旅预订系统中预订机票和酒店。 监控招聘信息：按固定时间安排，抓取目标公司名单中的最新职位空缺。 点外卖：我们的一位朋友让 Chrome MCP 在 Uber Eats 上“凭感觉下单”。 取消订阅：我们让 Claude 检查工作和个人订阅，然后进入相应网站，取消所有不再使用的服务。这个过程非常解压。 我们每天都会搭配 Claude 使用以下几种浏览工具： Chrome MCP——让 Claude Code 能够全面控制你的 Chrome 浏览器，包括浏览页面、点击和填写表单。当你希望 Claude Code 获取或处理登录后才能访问的信息（例如 LinkedIn）时，它非常实用。注意：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）只是 Claude 与其他工具之间的连接器。 Chrome MCP——让 Claude Code 能够全面控制你的 Chrome 浏览器，包括浏览页面、点击和填写表单。当你希望 Claude Code 获取或处理登录后才能访问的信息（例如 LinkedIn）时，它非常实用。注意：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）只是 Claude 与其他工具之间的连接器。 Claude in Chrome——这是一个 Chrome 浏览器扩展程序。你可以直接使用，也可以在桌面端启用 Claude Chat 和 Cowork 对它的调用。注意：Claude in Chrome 和 Chrome MCP 听起来相似，但它们是不同的工具。Chrome MCP 搭配 Claude Code 使用，Claude in Chrome 则搭配 Chat 和 Cowork（Claude Desktop）使用。 Claude in Chrome——这是一个 Chrome 浏览器扩展程序。你可以直接使用，也可以在桌面端启用 Claude Chat 和 Cowork 对它的调用。注意：Claude in Chrome 和 Chrome MCP 听起来相似，但它们是不同的工具。Chrome MCP 搭配 Claude Code 使用，Claude in Chrome 则搭配 Chat 和 Cowork（Claude Desktop）使用。 Exa——专为 AI 构建的搜索引擎。Exa 不像 Google 那样匹配关键词，而是理解你要找什么，因此往往能返回更有用、更多样化的结果。我们用它来处理调研问题，例如寻找在 2025 年获得融资、专注于 AI 的医疗健康初创公司。 Exa——专为 AI 构建的搜索引擎。Exa 不像 Google 那样匹配关键词，而是理解你要找什么，因此往往能返回更有用、更多样化的结果。我们用它来处理调研问题，例如寻找在 2025 年获得融资、专注于 AI 的医疗健康初创公司。 Firecrawl——擅长网页抓取。Claude 可以用它从指定 URL 提取干净的内容，例如抓取某场会议的所有参展商信息。 Firecrawl——擅长网页抓取。Claude 可以用它从指定 URL 提取干净的内容，例如抓取某场会议的所有参展商信息。 这些是我们的主要工具，不过这一领域还有许多新工具不断涌现。根据你的使用场景，另外还有两个可能有帮助的工具：；工具：Claude in Chrome。人工角色：原帖未说明人在过程中如何持续参与。；局限：提示注入是主要风险，恶意网页内容可能诱骗 AI 执行非预期操作。用户必须限制敏感数据访问，使用独立的浏览器配置文件，并对发送电子邮件或预订等不可逆操作要求人工批准。来源指出，如果有直接连接器可用，其速度通常快于浏览器自动化。。
工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
借助几个强大的连接器，大幅拓展内置网页搜索的能力
工作流程
借助几个强大的连接器，大幅拓展内置网页搜索的能力。几周前，Claire 准备参加一场会议，与会的还有 40 位她从未见过的人。通常，这意味着要花一个晚上在 LinkedIn 上逐个点开个人资料。但这次，她把一份名单交给了 Claude Code。Claude 通过 Chrome MCP 使用她的 LinkedIn，并行研究了这些与会者。Claude 的产出是一份完整的会议参会者简报，所有信息汇总在一处，不到 5 分钟就准备好供她审阅了。而 LinkedIn 调研只是一个开始。自从让 Claude 能够访问浏览器后，我们开始发现它处处都能派上用场。看 Claude 浏览网页很有意思，而且能节省大量时间，尤其是在搭配 Exa 和 Firecrawl 这样的 AI 搜索与抓取工具时。那么，借助 Claude 和 AI 驱动的浏览功能，你能做些什么？ 建立名单并研究公司：抓取某场会议的所有参展商信息，再使用 Firecrawl 补充数据。让 Claude 对相关潜在客户进行排序，然后研究他们的管理团队，并撰写有针对性的联络内容。Katie 会让 Claude 在与潜在客户通话前研究参会人员，汇集网上的信息以及与对方团队往来的邮件，让所有信息都能在一处轻松查看。 让 Claude 检查自己的工作：Claude 为我们制作的许多文档、幻灯片和仪表板都采用 HTML 格式。我们让 Claude 通过 Chrome MCP 查看自己的产出，并不断迭代，直到呈现效果足够好。相比由我们亲自逐条提出反馈，这样的迭代流程高效得多。 操作原本需要手动逐步点击的系统：Claire 让 Claude 在公司的差旅预订系统中预订机票和酒店。 监控招聘信息：按固定时间安排，抓取目标公司名单中的最新职位空缺。 点外卖：我们的一位朋友让 Chrome MCP 在 Uber Eats 上“凭感觉下单”。 取消订阅：我们让 Claude 检查工作和个人订阅，然后进入相应网站，取消所有不再使用的服务。这个过程非常解压。 我们每天都会搭配 Claude 使用以下几种浏览工具： Chrome MCP——让 Claude Code 能够全面控制你的 Chrome 浏览器，包括浏览页面、点击和填写表单。当你希望 Claude Code 获取或处理登录后才能访问的信息（例如 LinkedIn）时，它非常实用。注意：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）只是 Claude 与其他工具之间的连接器。 Chrome MCP——让 Claude Code 能够全面控制你的 Chrome 浏览器，包括浏览页面、点击和填写表单。当你希望 Claude Code 获取或处理登录后才能访问的信息（例如 LinkedIn）时，它非常实用。注意：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）只是 Claude 与其他工具之间的连接器。 Claude in Chrome——这是一个 Chrome 浏览器扩展程序。你可以直接使用，也可以在桌面端启用 Claude Chat 和 Cowork 对它的调用。注意：Claude in Chrome 和 Chrome MCP 听起来相似，但它们是不同的工具。Chrome MCP 搭配 Claude Code 使用，Claude in Chrome 则搭配 Chat 和 Cowork（Claude Desktop）使用。 Claude in Chrome——这是一个 Chrome 浏览器扩展程序。你可以直接使用，也可以在桌面端启用 Claude Chat 和 Cowork 对它的调用。注意：Claude in Chrome 和 Chrome MCP 听起来相似，但它们是不同的工具。Chrome MCP 搭配 Claude Code 使用，Claude in Chrome 则搭配 Chat 和 Cowork（Claude Desktop）使用。 Exa——专为 AI 构建的搜索引擎。Exa 不像 Google 那样匹配关键词，而是理解你要找什么，因此往往能返回更有用、更多样化的结果。我们用它来处理调研问题，例如寻找在 2025 年获得融资、专注于 AI 的医疗健康初创公司。 Exa——专为 AI 构建的搜索引擎。Exa 不像 Google 那样匹配关键词，而是理解你要找什么，因此往往能返回更有用、更多样化的结果。我们用它来处理调研问题，例如寻找在 2025 年获得融资、专注于 AI 的医疗健康初创公司。 Firecrawl——擅长网页抓取。Claude 可以用它从指定 URL 提取干净的内容，例如抓取某场会议的所有参展商信息。 Firecrawl——擅长网页抓取。Claude 可以用它从指定 URL 提取干净的内容，例如抓取某场会议的所有参展商信息。 这些是我们的主要工具，不过这一领域还有许多新工具不断涌现。根据你的使用场景，另外还有两个可能有帮助的工具：
原文报告的结果
来源报告称，40 人的简报在 5 分钟内完成，而手动操作通常需要一整个晚上。未提供其他量化指标或失败率。作者描述该过程“节省了大量时间”，但除了这一具体轶事外，未提供其他经过量化的业务影响数据。
人工角色
原帖未说明人在过程中如何持续参与。
局限
提示注入是主要风险，恶意网页内容可能诱骗 AI 执行非预期操作。用户必须限制敏感数据访问，使用独立的浏览器配置文件，并对发送电子邮件或预订等不可逆操作要求人工批准。来源指出，如果有直接连接器可用，其速度通常快于浏览器自动化。
试一试
我想使用 Claude Code 和 Chrome MCP 复现会议参会者简报工作流。首先，我将提供一份 [可替换：5-10 位参会者姓名和公司] 的名单。请使用 Chrome MCP 导航到 LinkedIn，搜索每个人，并提取他们的职位、近期活动和共同联系人。将这些信息汇编成 Markdown 表格。开始前，请确认你使用的是一个无法访问我的银行或电子邮件的专用浏览器配置文件。在生成前 2 个人的简报后，向我展示输出以供批准，然后再继续处理其余人员。如果遇到登录墙，请停止并请求我手动登录。不要发送任何消息或连接请求。通过档案数据的完整性和无幻觉联系人的情况来衡量成功。
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