MCPControl 开源项目最佳实践教程

MCPControl 开源项目最佳实践教程

MCPControl Cross-platform MCP server for OS automation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/MCPControl

1. 项目介绍

MCPControl 是一个开源项目，旨在为 Windows 操作系统提供基于 Model Context Protocol (MCP) 的控制服务。它允许通过程序化方式控制鼠标、键盘、窗口管理、屏幕捕获等功能，为 AI 模型与桌面环境之间架起了一座桥梁。MCPControl 支持在虚拟机中以 1280x720 分辨率运行，以优化点击精度。

2. 项目快速启动

安装环境

在开始之前，请确保您的系统中安装了以下工具：

• Build Tools (包括 VC++ workload)
• Python (若尚未安装)
• Node.js (最新 LTS 版本)

安装 Build Tools

使用 Windows 程序安装器安装 Build Tools：

winget install Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools --override "--wait --passive --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended"

安装 Python

使用 Windows 程序安装器安装 Python：

winget install Python.Python.3.12

安装 Node.js

使用 Windows 程序安装器安装 Node.js：

winget install OpenJS.NodeJS

安装 MCPControl 包

通过 npm 安装 MCPControl：

npm install -g mcp-control

启动服务

首先，在您的虚拟机或本地机器上启动 MCPControl 服务：

mcp-control --sse

服务启动后，它将显示可用的网络接口和 IP 地址、端口号（默认：3232）以及连接状态消息。

配置客户端

配置 Claude 客户端以通过 SSE 传输连接到 MCPControl：

{
  "mcpServers": {
    "MCPControl": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://192.168.1.100:3232/mcp"
    }
  }
}

将 192.168.1.100:3232 替换为您的服务器的 IP 地址和端口号。

3. 应用案例和最佳实践

助手自动化

将重复性的 UI 测试任务委托给 Claude，让 AI 模型自动导航应用程序并报告问题。

工作流自动化

让 Claude 代表您操作应用程序，处理重复性任务，以便您可以专注于创造性工作。

表单填写

让 Claude 在您的监督下处理数据输入任务。

AI 实验室

观察 Claude 学习通过视觉反馈玩简单的游戏。

视觉推理

测试 Claude 在视觉界面中导航和解决视觉谜题的能力。

人机协作

探索新的交互范式，其中 Claude 可以看到您的屏幕并帮助完成复杂任务。

开发与测试

跨应用集成

桥接通常不进行通信的应用程序。

UI 测试框架

创建具有视觉验证的健壮测试场景。

演示创建

自动化产品演示的创建过程。

4. 典型生态项目

目前，MCPControl 支持以下典型生态项目：

• Claude：一个 AI 助手，可以与 MCPControl 集成，实现自动化任务和交互。

请记住，MCPControl 是一个实验性项目，使用时需要谨慎，并确保在受控环境中采取适当的安全措施。

MCPControl Cross-platform MCP server for OS automation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/MCPControl