【免费下载】 Windows-MCP:AI与Windows操作系统的无缝桥梁
项目介绍
Windows-MCP 是一个轻量级、开源的项目,旨在为人工智能(AI)代理与Windows操作系统的整合提供无缝连接。该项目通过充当MCP(Model Context Protocol)服务器,架起了大型语言模型(LLM)与Windows操作系统之间的桥梁,允许AI代理执行文件导航、应用程序控制、用户界面交互、问答测试等任务。
项目技术分析
Windows-MCP 采用了Python 3.13+作为开发语言,并依赖一系列精心设计的工具来实现与Windows操作系统的深度交互。这些工具包括但不限于点击、输入文本、复制粘贴、滚动、拖拽、移动鼠标、快捷键操作、按键模拟、等待、状态捕获、截图、应用启动、执行PowerShell命令和网页内容抓取等。
与许多自动化工具不同,Windows-MCP 不依赖于传统的计算机视觉技术或特定的微调模型,这意味着它可以与任何大型语言模型(LLM)配合使用,大大降低了复杂性和配置时间。
项目及技术应用场景
Windows-MCP 的设计使其成为多种自动化和AI集成场景的理想选择。以下是一些典型的应用场景:
- 自动化测试:在软件开发过程中,使用AI代理进行界面交互和功能测试,提高测试效率和准确性。
- 办公自动化:自动处理重复性办公任务,如数据输入、报告生成和电子邮件分类。
- 远程操作:在无法直接访问的情况下,通过AI代理远程操作Windows系统,实现无人值守的操作。
- 交互式教育:创建交互式学习环境,通过AI代理在Windows应用程序中提供即时反馈和指导。
项目特点
1. 无缝Windows集成
Windows-MCP 能原生地与Windows用户界面元素进行交互,打开应用程序、控制窗口、模拟用户输入等。
2. 支持多种LLM
该项目不依赖于任何特定的计算机视觉技术或模型,与任何大型语言模型(LLM)兼容,减少了复杂性和配置时间。
3. 丰富的UI自动化工具集
Windows-MCP 提供了基本的键盘、鼠标操作工具,以及捕获窗口/UI状态的功能。
4. 轻量级且开源
项目依赖最小,易于设置,并且源代码完全开放,遵循MIT许可证。
5. 可定制和扩展
用户可以轻松地根据独特的自动化或AI集成需求,调整或扩展工具。
6. 实时交互
Windows-MCP 的操作延迟低,通常在1.5到2.3秒之间,根据系统和LLM的负载略有变化。
7. 支持多操作系统
Windows-MCP 支持Windows 7到11的所有版本。
结语
Windows-MCP 项目为AI代理与Windows操作系统的集成提供了一个高效、灵活的解决方案。其轻量级、开源的设计使其易于部署和定制,适合各种自动化和AI集成场景。无论是自动化测试、办公自动化还是远程操作,Windows-MCP 都能提供出色的支持。对于寻求将AI能力融入Windows应用程序的开发者来说,Windows-MCP 无疑是一个值得关注的优秀项目。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00