MCPControl 开源项目最佳实践教程

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。）

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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。