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      从 0 到 1：OpenAI Agents + Chrome MCP 构建智能网页侦查 Agent
      发布时间：2026-05-11 阅读次数： 2503 次
      01
      openai-agents-python部署测试

      openai-agents-python 是 OpenAI 官方推出的一个 Python Agent（智能体）开发框架 ，可以帮助开发人员快速构建“会思考、会调用工具、会多步执行任务”的 AI Agent 系统 ，比较适合渗透测试这种需要多agent决策协同的任务 。

      openai-agents-python官方github仓库https://github.com/openai/openai-agents-python

      openai-agents-python官方文档https://openai.github.io/openai-agents-python/

      首先需要保证python版本为3.10及以上

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      创建项目目录和python虚拟环境

      mkdir my_project

      cd my_project

      python -m venv .venv

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      激活python虚拟环境

      .venv\Scripts\activate

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      安装openai-agents-python

      pip install openai-agents

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      如果需要使用其他的大模型还需要安装litellm ，比如我这里使用的是deepseek-v4-flash

      pip install 'openai-agents[litellm]'

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      安装官方文档中的示例编写一个demo ，测试运行一下 ，没有问题则证明openai-agents-python安装成功

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      02
      Chrome DevTools MCP部署测试

      在web渗透测试中 ，浏览器是最常用也是最必不可少的工具 。在传统的一些web渗透测试信息收集工具中 ，端口、网站目录、爬虫是最基本的网站侦查手段 ，这些工具基于规则匹配 ，无法深入业务逻辑进行理解 。在AI时代 ，让工具自动理解网站功能逻辑成为了可能 ，而Chrome DevTools MCP就是给AI大模型装上了能够看到网站的眼睛、操作网站的鼠标键盘 。

      https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

      首先chrome浏览器需要先开启远程调试chrome://inspect/#remote-debugging

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      claude mcp add chrome-devtools --scope user npx chrome-devtools-mcp@latest

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      打开claude code并输入提示词及url

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      这里依旧使用xhcms V1.0进行测试 ，claude code会通过Chrome DevTools MCP启动一个浏览器窗口并进行自动操作

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      运行结束后会输出一份doc报告

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      03
      openai-agents-python+Chrome DevTools MCP集成

      在上面的测试中 ，我们成功通过claude code+Chrome DevTools MCP对一个网站进行了网页侦查并输出图文并茂的doc报告 。但是如果想实现一个综合性的AI自动化渗透测试系统 ，使用claude code是不现实的 ，而是需要多agent编排 ，因此将Chrome DevTools MCP集成到openai-agents-python这样的Python Agent开发框架中作为渗透测试信息收集阶段的起点 ，是很有必要的 。

      使用原生MCPServerStdio方式调用chrome-devtools-mcp

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      将截图功能注册成为tool

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      生成doc报告功能也注册成为tool

      盛世集团·(中国大陆)官方网站最后在agent中调用mcp和tool即可

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      运行效果如下

      python .\WebReconAgent.py --url http://192.168.150.34/

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      生成的报告如下 ，在排版上没有claude code+Chrome DevTools MCP的方式美观 ，但是也达到了网页侦查并生成报告的目的 。

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      04
      总结

      信息收集阶段是web渗透测试的基础 ，开发AI自动化渗透测试系统 ，既需要集成调用传统基于规则匹配的tool ，也需要AI能够真正像人浏览网站一样通过功能逻辑去收集信息 ，而js文件、每一步操作的截图都会带来大量的token消耗 ，因此在网页侦查agent设计中上下文压缩、成本优化是较为关键的一步 。

      上一条：从0到1：构建一个AI自动化未授权访问漏洞挖掘 Agent
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