一个 AI 原生 的基于 .NET 10 + WebView2的Windows 桌面浏览器

tobaba

更新版本：V1.1(修复安装扩展的bug)
下载地址：https://wwawo.lanzoub.com/iX1B63vvrxxe

Uc 是一个 AI 原生 的基于 .NET 10 + WebView2的Windows 桌面浏览器，把 AI 嵌入浏览器的每一个角落。它不是"加了个 AI 聊天的浏览器"——而是把 AI 渗透到浏览体验的每个环节：你浏览、搜索、阅读、翻译、自动化的每一种方式，都有 AI 在背后深度参与。

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🤖 AI 能力

AI 聊天侧面板

Ctrl+Shift+A 随时呼出。侧面板打开时，AI 能感知你当前正在看的页面——你可以直接问"这页讲了什么"、"帮我翻译成英文"、"这段代码有什么问题"。

支持多模型切换，一次配置多个提供商，随时换着用：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Google Gemini、OpenRouter、GitHub Models等。

对话历史本地保存修改删除等，支持搜索、重命名、继续对话。API 密钥使用 Windows DPAPI 加密存储，不会明文泄露。

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🧠 MCP（模型上下文协议）

Uc 是 首批在浏览器层面原生支持 MCP 协议 的浏览器之一。

通过 MCP，AI 不再只能"说话"——它能调用你本地的工具：读文件、操作命令行、查询数据库、访问浏览器等等——真正帮你完成操作。你在聊天里说一句"帮我查一下这个项目的 Test 覆盖率"，AI 就能自己去读代码、跑测试、把结果呈现给你。

• 支持 stdio 传输，可配置任意多个 MCP 服务器
• 自动连接、断线重试、状态管理
• 内置文件系统 MCP 服务
• 管理页面实时查看每个服务器的连接状态和可用工具
• 第三方 MCP 服务器即插即用

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🛠️ AI 技能系统（Skills）

技能是告诉 AI "遇到这类任务该怎么做" 的能力模块，用 Markdown + YAML 定义，放在指定目录即可加载。

内置技能：

技能	一句话
explore	浏览代码库或页面，帮你找到需要的信息
review	审查代码或文本，发现问题和改进点
summarize	总结当前页面或选中文本的核心要点
translate	自动检测语言，中英互译
explain	用简单语言解释选中的复杂内容

在聊天中输入 /技能名 即可调用。你也可以自己写技能——管理页面支持创建、编辑、启用、禁用，满足特定工作流。

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🖱️ AI 右键菜单

在任何页面上选中文字，右键即用：

• "Ask AI about..." — 把选中内容作为问题发送给 AI
• "Explain..." — 用大白话解释选中的内容
• "Translate..." — 自动检测并翻译

不用离开当前页面，不用复制粘贴，选中即问。

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🔍 AI 搜索建议

地址栏输入时，AI 会根据你的浏览历史和上下文生成搜索建议——不是简单的关键词补全，而是真正理解你可能的搜索意图。

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📖 AI 阅读总结

阅读模式（Reader Mode）基于 Mozilla Readability 提取文章正文，一键让 AI 生成中文摘要。看长文时不必读完，AI 帮你提炼核心要点。适合资讯阅读、论文浏览、文档速览。

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🖥️ 不止是 AI

AI 是核心，但浏览器该有的它都有。

原生广告拦截 — 网络级别的广告和追踪器拦截。内置数千条规则，每个站点可单独开关，实时显示拦截数量。

Chrome 扩展支持 — 直接从 Chrome Web Store 安装扩展。弹窗、侧面板、工具栏图标、徽章——该有的都有，和 Chrome 一致。

全暗色主题 + 无痕模式 — 整站暗色完美，遇到浅色网站可强制变暗。无痕窗口使用完全隔离的临时 Profile，关闭即焚。

标签页内存管理 — 闲置标签页自动经历"冻结 → 挂起 → 回收"三级降级，释放大量内存。点回来时瞬间恢复。播放音频的标签页不会被冻结，也可以手动标记保持唤醒。

数据导入 — 从 Chrome、Brave、Edge、Vivaldi、Opera 等 Chromium 浏览器一键导入书签、密码、Cookie、历史记录。迁移无痛。

日常好用的细节 — 画中画、截图、页面翻译、搜索关键字快捷跳转、恢复关闭标签页、下载管理器、多窗口支持、标签拖拽分离成独立窗口、会话恢复——都不少。

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🔑 配置 AI

1. 打开设置（Ctrl+,）
2. 进入 AI 配置页面
3. 选择提供商，填入 API 密钥

API 密钥使用 Windows DPAPI 加密，存储在本地 SQLite 数据库中。对话历史、模型偏好、MCP 配置同样持久化保存。

自定义模型

Uc 支持兼容 OpenAI API 格式的任意接口。在设置中填入自定义 Endpoint 和模型名称即可接入私有部署或兼容服务。

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🔌 MCP（模型上下文协议）

MCP 让 AI 能够调用本地工具。配置方式：

1. 打开 MCP 管理页面（uc://mcp）
2. 添加 MCP 服务器配置（名称、命令、参数）
3. 服务器自动连接，状态实时显示
4. AI 聊天时自动调用可用工具

内置 MCP 服务器：

• 文件系统（uc-fs）— 读取和搜索本地文件

示例配置：

{
  "McpServers": [
    {
      "Name": "fs",
      "Type": "stdio",
      "Command": "npx",
       "Args": [
           "-y",
       "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
       "D:\\"
      ],
      "AutoStart": true
    },
    {
      "Name": "playwright",
      "Type": "stdio",
      "Command": "npx",
      "Args": [
        "-y",
        "@playwright/mcp@latest"
      ],
      "AutoStart": true
    }
  ]
}

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⌨️ 快捷键

快捷键	功能
Ctrl+Shift+A	打开/关闭 AI 聊天侧面板
Ctrl+,	打开设置
Ctrl+L / Alt+D	定位到地址栏
Ctrl+T	新建标签页
Ctrl+W	关闭标签页
Ctrl+Shift+T	恢复关闭的标签页
Ctrl+Tab	下一个标签页
Ctrl+Shift+Tab	上一个标签页
Ctrl+R / F5	刷新
F11	全屏
Ctrl+Shift+N	新建无痕窗口
Ctrl+J	下载管理
Ctrl+H	历史记录
Ctrl+F	页面内查找
Ctrl++ / Ctrl+-	放大 / 缩小
Ctrl+0	重置缩放

对话管理 (AiChat.cs)

架构：WebView2 双工通信

AI Chat 面板是 WebView2 中加载的本地 HTML 页面，通过 PostWebMessageAsString / WebMessageReceived 与 C# 后端双向通信。

public class AiChat
{
    private const string AiChatHost = "uc.ai";
    private const string AiChatUrl = "https://uc.ai/ai-chat.html";

    private readonly WebView2 _view;
    private readonly AppSettings _settings;
    private readonly List<AiChatMessage> _messages = new();
    private CancellationTokenSource? _streamCts;
    private string? _currentSessionId;
    private string _currentSessionModel = "";
}

WebMessage 协议 — 20+ 消息类型

OnWebMessageReceived 中按 type 分发：

type	方向	功能
send	FE→BE	发送用户消息
new	FE→BE	新建对话
stop	FE→BE	中止流式响应
edit	FE→BE	编辑某轮消息后重跑
deleteMessages	FE→BE	批量删除消息
switchModel	FE→BE	切换模型/供应商
getModels	FE→BE	获取当前模型配置
context	FE→BE	上报当前浏览页面上下文
command	FE→BE	触发 MainWindow 快捷键
getSkills	FE→BE	获取技能列表
runSkill	FE→BE	运行技能
listConversations	FE→BE	列出对话列表
loadConversation	FE→BE	加载历史对话
deleteConversation	FE→BE	删除对话（移至回收站）
restoreConversation	FE→BE	恢复对话
purgeConversation	FE→BE	永久删除
purgeAll / deleteAllConversations	FE→BE	批量操作
renameConversation	FE→BE	重命名
searchConversations	FE→BE	全文搜索

多轮工具调用循环 — SendMessagesAsync

private async Task SendMessagesAsync(CancellationToken ct)
{
    const int maxToolRounds = 5;
    for (int round = 0; round < maxToolRounds; round++)
    {
        var systemPrompt = BuildSystemPrompt();

        // 等待 MCP 自动连接（最多 5s 轮询）
        if (round == 0)
            await WaitForMcpAsync(mcpHost, ct);

        var tools = GetMcpToolDefinitions();

        await AiService.ChatStreamFullAsync(_messages, tools, chunk =>
        {
            switch (chunk.Type)
            {
                case AiStreamChunkType.Text:      // → "delta"
                case AiStreamChunkType.Reasoning: // → "reasoning"
                case AiStreamChunkType.ToolCalls: // 按 index 合并跨 delta 的工具调用
                case AiStreamChunkType.Error:     // → "error"
            }
        }, systemPrompt, ct);

        // 无工具调用 → 结束
        if (!gotToolCalls) break;

        // 有工具调用 → 执行并追加结果到 _messages，进入下一轮
        var results = await ExecuteToolsAsync(toolCalls);
        // 结果以 role="tool" 加入对话，继续循环
    }
}

LLM 返回工具调用 → 执行 → 结果送回 LLM → 再次输出，最多 5 轮。

快捷键快捷功能

public async Task RunExplainAsync(string selectedText) { ... }
public async Task RunTranslateAsync(string selectedText) { ... }
public async Task RunSummarizeAsync(string selectedText) { ... }
public async Task RunCustomPromptAsync(string prompt, string selectedText) { ... }

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MCP 工具集成

McpClient — stdio 传输层 (Features/McpClient.cs)

每个 MCP 服务器是一个独立子进程，通过 stdin/stdout JSON-RPC 通信。使用 Windows Job Object 保证进程树终止。

public class McpToolInfo
{
    public string Name { get; set; } = "";
    public string Description { get; set; } = "";
    public JsonElement? Schema { get; set; }
}

关键机制：

• 子进程通过 Process + Job Object (JOB_OBJECT_LIMIT_KILL_ON_JOB_CLOSE) 管理生命周期
• 超时控制：_callSem 信号量 + CancellationToken + 超时后 Kill 进程
• 自动重连：_autoRestart 标志，崩溃后自动重启

MCP 工具定义注入

private List<AiToolDef>? GetMcpToolDefinitions()
{
    var connected = mcpHost.GetServerViews()
        .Where(v => v.Status == "connected" && v.ToolList.Count > 0);
    foreach (var sv in connected)
        foreach (var t in sv.ToolList)
            tools.Add(new AiToolDef
            {
                Name = $"{sv.Name}__{t.Name}",    // server__tool 命名空间
                Description = t.Description,
                Parameters = t.Schema?.ToString() ?? @"{""type"":""object""}",
            });
    return tools;
}

工具名以 {server}__{tool} 格式传递给 LLM，执行时拆分回 server 和 tool 名：

var parts = call.Name.Split("__", 2);
var server = parts[0]; var tool = parts[1];
var client = mcpHost.GetClient(server);
var result = await client.CallToolAsync(tool, args);

System Prompt 构建

private string BuildSystemPrompt()
{
    var prompt = "You are a helpful AI assistant integrated into the Uc browser...";

    // 1. 当前页面上下文
    if (!string.IsNullOrEmpty(CurrentPageContext))
        prompt += $"\n\nThe user is currently viewing: {CurrentPageContext}";

    // 2. 可用 Skills（通过 /skillname 调用）
    prompt += "\n## Available Skills";
    foreach (var s in allSkills)
        prompt += $"\n- **{s.Name}**: {s.Description}";

    // 3. 可用 MCP 工具（通过 function calling 调用）
    prompt += "\n## Available Tools (via function calling)";
    foreach (var t in connectedTools)
        prompt += $"\n- `{sv.Name}__{t.Name}`: {t.Description}";

    return prompt;
}

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对话持久化 (ConversationSession.cs / ConversationStore.cs)

数据结构

public class ConversationSession
{
    public string Id { get; set; } = "";
    public string? Title { get; set; }
    public string Model { get; set; } = "";
    public DateTime CreatedAt { get; set; }
    public DateTime UpdatedAt { get; set; }
    public int TurnCount { get; set; }
    public string? Preview { get; set; }
    public List<AiChatMessage> Messages { get; set; } = new();
}

public class ConversationSummary
{
    public string Id { get; set; } = "";
    public string? Title { get; set; }
    public string Model { get; set; } = "";
    public long CreatedAt { get; set; }
    public long UpdatedAt { get; set; }
    public int Turns { get; set; }
    public string? Preview { get; set; }
    public bool IsTrashed { get; set; }
}

存储结构

%APPDATA%\Uc\conversations\
├── conv_abc123.json          # 活跃对话
├── conv_def456.json
├── .titles.json              # 用户自定义标题（侧边文件）
└── .trash\                   # 回收站
    └── conv_ghi789.json

• SaveAsync 自动更新 Title（取首条 user 消息前 60 字）、Preview（末条 assistant 回复前 120 字）、TurnCount
• ReadSummaryAsync 使用 Utf8JsonReader 流式读取，避免全量反序列化
• SearchAsync 先匹配元数据，再对未匹配的对话全文搜索消息内容（限 64KB 以内文件）

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设置层 — AI 相关配置 (AppSettings.cs)

public class AppSettings
{
    // 主开关
    public bool AiEnabled { get; set; }

    // 所有供应商
    public List<AiProviderConfig> AiProviders { get; set; } = new();

    // 当前激活的供应商和模型
    public string AiActiveProvider { get; set; } = "";
    public string AiActiveModel { get; set; } = "";

    // Skills & MCP
    public List<string> DisabledSkills { get; set; } = new();
    public List<string> SkillPaths { get; set; } = new();
    public List<McpServerConfig> McpServers { get; set; } = new();

    // 便捷方法
    public AiProviderConfig? GetActiveProvider() =>
        string.IsNullOrEmpty(AiActiveProvider)
            ? AiProviders.FirstOrDefault()
            : GetProvider(AiActiveProvider);

    public void SetAiApiKey(string key, string? providerName = null) { ... }
    public string? GetAiApiKey(string? providerName = null) { ... }
}

支持从旧版单供应商 JSON 自动迁移到新版多供应商格式。

---

完整架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   AiChat (WebView2)                  │
│  https://uc.ai/ai-chat.html  ←→  PostWebMessageAsString │
│         (20+ 消息类型的 JSON 协议)                   │
└────────────────────┬────────────────────────────────┘
                     │
┌────────────────────▼────────────────────────────────┐
│              AiService (静态入口)                     │
│  ChatAsync / ChatStreamFullAsync / SummarizeAsync   │
│  ExplainAsync / SuggestAsync / FetchModelsAsync     │
│  ResolveProvider (缓存) / InvalidateCache           │
└────────────────────┬────────────────────────────────┘
                     │
┌────────────────────▼────────────────────────────────┐
│           AiProviderResolver.DetectKind()            │
│   ApiKind → KnownProviders 匹配 → 域名 → 默认 OpenAI  │
└───────┬──────────────────────────┬──────────────────┘
        │                          │
┌───────▼──────────┐    ┌─────────▼──────────┐
│  OpenAiProvider  │    │ AnthropicProvider  │
│  /chat/completions│   │  /v1/messages      │
│  Bearer Token    │    │  x-api-key         │
│  支持工具调用     │    │  不支持工具调用     │
└───────┬──────────┘    └─────────┬──────────┘
        │                        │
┌───────▼────────────────────────▼──────────┐
│          AiRetry (3次, 指数退避+抖动)      │
│          SseStream (30s 看门狗超时)        │
└───────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌───────────────────────────────────────────────┐
│            MCP 工具生态                         │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────────┐ │
│  │  McpHost         │  │  McpClient (stdio)  │ │
│  │  管理多 Server   │  │  JSON-RPC 2.0      │ │
│  │  自动重连        │  │  JobObject 生命周期 │ │
│  └────────┬────────┘  └──────────┬──────────┘ │
│           │                      │            │
│           ▼                      ▼            │
│    GetMcpToolDefinitions()   ExecuteToolsAsync│
│    → AiToolDef[{Name,Schema}] → 执行结果      │
└───────────────────────────────────────────────┘
                     │
                     ▼
┌───────────────────────────────────────────────┐
│          ConversationStore                     │
│  JSON 文件存储 / 回收站 / 全文搜索 / 侧边标题   │
│  %APPDATA%\Uc\conversations\                   │
└───────────────────────────────────────────────┘

---

关键设计要点

1. 双重流式入口：ChatStreamAsync（简化版，仅 Text）和 ChatStreamFullAsync（完整版，含 reasoning / tool_calls / usage / error），前者向后兼容。
2. Provider 缓存：AiService.ResolveProvider() 按 provider|model 缓存 IAiProvider 实例，InvalidateCache() 在设置变更后调用。
3. 密钥安全：DPAPI (ProtectedData) 加密存储，绑定 Windows 当前用户。
4. SSE 空闲保护：StreamReader 侧 Timer 看门狗，30s 无新行则 Stream.Close() 触发超时异常。
5. 重试策略：仅 408 / 429 / 5xx 和 IOException 可重试，OperationCanceledException 不重试。
6. 多轮工具调用：SendMessagesAsync 最多 5 轮循环：LLM 输出 → 解析工具调用 → MCP 执行 → 结果回填 → 继续请求，类似 AutoGPT 的 ReAct 模式。
7. MCP 命名空间：工具名以 {server}__{tool} 格式传递，确保跨服务唯一性。
8. WebMessage 协议：20+ 种消息类型覆盖完整的对话 CRUD、模型切换、技能/MCP 工具管理。
9. 对话存储优化：列表使用 Utf8JsonReader 流式读取避免全量反序列化；全文搜索限 64KB 以内文件。
10. 双 prompt 注入：系统提示词包含 Skills（/skillname 文本命令）和 MCP 工具（function calling 自动调用）两套独立的扩展机制。

tobaba

[PowerShell] 纯文本查看 复制代码

 $env:UC_REMOTE_DEBUG=1; .\uc.exe
开启CDP调试窗口
MCP配置如下：
{
  "mcpServers": {
    "chromium-cdp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "chromium-cdp-mcp"]
    }
  }
}

tobaba

Aspire_7 发表于 2026-7-12 12:00
感觉这才是未来浏览器的样子

目前功能基本跑通了，但我知道肯定有很多没考虑到的地方，一个人的思路有限，特别需要真正用它的朋友来挑刺。我会认真看每一条回复，有价值的建议我会在后续版本中署名致谢。如果软件对你有用，也欢迎转给需要的人。

masteryun

这么强大了？支持win7吗？

ZY5200

这么强大了可以试试

tobaba

masteryun 发表于 2026-7-12 09:25
这么强大了？支持win7吗？

支持win10,win11

dujiu3611

现在用不用的，也得先备份一个，随时就能用的上的东西，感谢分享

wem78t

好东西。感谢分享

徐太尉府

非常好的，谢谢分享

Aspire_7

感觉这才是未来浏览器的样子

maping928

沙发
masteryun 2026-7-12 09:25
这么强大了？支持win7吗？