MCPControl 开源项目最佳实践教程
2025-05-22 09:35:12作者:柏廷章Berta
1. 项目介绍
MCPControl 是一个基于 Windows 操作系统的控制服务器,它为 Model Context Protocol(MCP)提供程序化控制,能够控制鼠标、键盘、窗口管理、屏幕捕获等功能。该项目旨在搭建 AI 模型与桌面环境之间的桥梁,实现安全、程序化的控制。
2. 项目快速启动
环境准备
-
安装构建工具(包括 VC++ 工作负载):
winget install Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools --override "--wait --passive --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended"
-
安装 Python(如果尚未安装):
winget install Python.Python.3.12
-
安装 Node.js 最新 LTS 版本:
winget install OpenJS.NodeJS
安装 MCPControl 包
npm install -g mcp-control
配置
MCPControl 在虚拟机中,以 1280x720 分辨率运行时效果最佳。配置 Claude 客户端,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
替换为你的服务器 IP 地址和端口。
启动服务器
首先,在虚拟机或本地机器上启动 MCPControl 服务器:
mcp-control --sse
服务器将显示网络接口和 IP 地址、端口号以及连接状态消息。
VM 设置示例
-
启动 Windows VM,并设置 1280x720 分辨率。
-
在 VM 上安装 MCPControl:
npm install -g mcp-control
-
使用 SSE 传输运行服务器:
mcp-control --sse
-
记录 VM 的 IP 地址(例如,192.168.1.100)。
-
配置 Claude,使用 SSE URL:
{ "mcpServers": { "MCPControl": { "transport": "sse", "url": "http://192.168.1.100:3232/mcp" } } }
-
重启 Claude,MCPControl 将出现在 MCP 菜单中!
3. 应用案例和最佳实践
- 辅助自动化:将重复的 UI 测试任务委托给 Claude,AI 可以自动导航应用并报告问题。
- 工作流自动化:让 Claude 代为操作应用,处理重复任务,让您专注于创造性工作。
- 表单填写:在监督下让 Claude 处理数据输入任务。
- AI 实验与游戏:观察 Claude 如何通过视觉反馈学习简单游戏。
- 视觉推理:测试 Claude 在视觉界面导航和解决视觉谜题的能力。
- 人机协作:探索新的交互范式,让 Claude 观察您的屏幕并协助复杂任务。
4. 典型生态项目
(本部分将介绍与 MCPControl 相关的生态项目,例如用于集成、测试、演示创建等的工具和框架,具体项目根据实际情况填写。)
请注意,MCPControl 软件为实验性质,存在潜在风险。使用时,请确保在受控环境中采取适当的安全措施,并完全自负风险。
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