スクリーンショットサーバー（ファイルパス重視）

このプロジェクトは、スクリーンショットをキャプチャし、主にクライアント (ホスト) によって指定されたファイル パスにスクリーンショットを保存することにより、他のプロセスまたは AI アシスタントによる使用を容易にするように設計された MCP (モジュラー通信プロトコル) サーバーを提供します。

中核問題と解決策

AIアシスタントがMCP経由で送信したスクリーンショット画像データを直接解釈することは、テストにおいて信頼性が低いことが判明しました。このサーバーでは、ファイルパスに重点を置いた、より堅牢なワークフローを採用しています。

推奨ワークフロー (WSL ホスト -> Windows Server):

1. MCP ホスト (WSL で実行されている AI アシスタントなど) は、 WSL ワークスペース パスを引数として提供して、 save_screenshot_to_host_workspaceツールを呼び出します。

2. このサーバー (Windows 上で実行) は画面をキャプチャします。

3. サーバーは、受信した WSL パスを Windows がアクセス可能な UNC パス (例: \\wsl$\Distro\path ) に変換します。

4. サーバーは、UNC パスを介して、ホストの WSL ファイルシステム内の指定された場所にスクリーンショットを保存します。

5. サーバーは"success"または"failed:..."を返します。

6. MCP ホストは、ファイルがワークスペース (またはパス引数で指定されている場合はサブディレクトリ) に保存されていることを認識します。

7. MCP ホストは、 WSL パスを別の専用 MCP サーバー (WSL で実行) に渡してイメージ分析を行うことができます。

代替ワークフロー（一般）:

1. MCP ホストは、オプションでファイル名を指定してtake_screenshot_and_return_pathを呼び出します。

2. サーバーはスクリーンショットをローカルのimages/ディレクトリに保存します。

3. サーバーは保存されたファイルへの絶対パス(例: Windows パス) を返します。

4. MCP ホストはパスを受信し、それを（潜在的な変換とともに）分析サーバーに渡します。

利用可能なツール

このサーバーは、推奨される使用法順に以下のツールを提供します。

• save_screenshot_to_host_workspace(host_workspace_path: str, name: str = "workspace_screenshot.jpg")

  • **推奨される使用方法：**スクリーンショットをAIアシスタント（ホスト）の現在のWSLワークスペースに直接保存します。シームレスな統合を実現するには、この方法が推奨されます。

  • **アクション:**スクリーンショットを撮影し、指定されたWSLパスをUNCパスに変換して、ホストのワークスペースにファイルを保存します。WSLディストリビューション名を自動検出します。

  • 引数:

    • host_workspace_path (str): ホストのワークスペースの絶対 WSL パス (例: /home/user/project )。

    • name (str, オプション): ファイル名。デフォルトはworkspace_screenshot.jpgです。

  • 戻り値: str - "success"または"failed: [error message]" 。

• take_screenshot_and_return_path(name: str = "latest_screenshot.jpg")

  • **ユースケース:**スクリーンショットをサーバー上の場所を基準とした固定のimages/ディレクトリに保存し、絶対パス（通常はWindowsパス）を返します。呼び出し元が外部処理のためにパスを必要とする場合に便利です。

  • 引数:

    • name (str, オプション): ファイル名。デフォルトはlatest_screenshot.jpgです。

  • 戻り値: str - 絶対パスまたは"failed: [error message]" 。

• take_screenshot_path(path: str = "./", name: str = "screenshot.jpg")

  • 使用例: WindowsパスまたはUNCパスで指定された任意の場所にスクリーンショットを保存します（例：ホストのワークスペース外に保存する場合）。呼び出し元によるパスの指定は慎重に行う必要があります。

  • 引数:

    • path (str, オプション): ターゲットディレクトリ (Windows または UNC パス)。デフォルトはサーバーの作業ディレクトリです。

    • name (str, オプション): ファイル名。デフォルトはscreenshot.jpgです。

  • 戻り値: str - "success"または"failed: [error message]" 。

セットアップと使用方法

1. 前提条件

• **Python 3.x:**サーバーが実行されるマシンに必要です。

• 依存関係: uvを使用してインストール:

  uv sync

  必要なライブラリにはmcp[cli]>=1.4.1 、 pyautogui 、 Pillowなどがあります。

2. サーバーの実行

このサーバーは通常、その構成に基づいて MCP ホストによって起動されます。

3. 環境に関する考慮事項（特にWSL2）

重要なポイント: Windows 画面をキャプチャするには、このscreenshot.pyサーバーをWindows 上で直接実行する必要があります。

推奨される WSL2 ホスト -> Windows Server セットアップ:

1. プロジェクトの場所:(例: C:\Users\YourUser\projects\screenshot-server ) に配置します。

2. Windows の依存関係: Python、 uv 、およびプロジェクトの依存関係 ( uv sync ... ) をWindowsのプロジェクト フォルダーに直接インストールします。

3. MCPホスト構成（WSL内）： PowerShellを使用してWindows上でサーバーを起動するように、MCPホスト（WSLで実行）を構成しますmcp_settings.json （または同等のファイル）を更新します。

   { "mcpServers": { "Screenshot-server": { "command": "powershell.exe", "args": [ "-Command", "Invoke-Command -ScriptBlock { cd '<YOUR_WINDOWS_PROJECT_PATH>'; & '<YOUR_WINDOWS_UV_PATH>' run screenshot.py }" ] } // ... other servers ... } }

   • パスを実際の Windows パスに置き換えます。

4. ワークフローの例（WSL の AI アシスタント）

1. AI アシスタントは現在のワークスペース パス (例: /home/user/current_project ) を識別します。

2. AI アシスタントはuse_mcp_toolを使用してScreenshot-serverのsave_screenshot_to_host_workspaceを呼び出し、 host_workspace_path="/home/user/current_project"とオプションでname渡します。

3. "success"を受け取ります。

4. AI アシスタントは、スクリーンショットが/home/user/current_project/workspace_screenshot.jpg (または指定された名前) にあることを認識しています。

5. AI アシスタントは、 use_mcp_toolを使用して、画像分析サーバー/ツール (これも WSL で実行) を呼び出し、WSL パス/home/user/current_project/workspace_screenshot.jpgを渡します。

6. 画像解析サーバーはファイルを読み取り、タスクを実行します。

ファイル構造

• screenshot.py : コア MCP サーバー スクリプト。

• README.md : このドキュメント ファイル。

• pyproject.toml : uvのプロジェクト定義と依存関係。

• uv.lock : 依存関係ロック ファイル。

• .gitignore : Git 無視設定。

• .python-version : (オプション) Python バージョン指定子。

• server.log : サーバーによって生成されたログ ファイル。

• images/ : take_screenshot_and_return_pathのデフォルトディレクトリ。