Skip to main content
Glama

servidor mcp-pyautogui

insignia de herrería

Un servidor MCP (Protocolo de contexto de modelo) que proporciona capacidades de control y pruebas de GUI automatizadas a través de PyAutoGUI.

Características

  • Controlar los movimientos y clics del ratón

  • Simular la entrada del teclado

  • Tomar capturas de pantalla

  • Buscar imágenes en la pantalla

  • Obtener información de la pantalla

  • Compatibilidad multiplataforma (Windows, macOS, Linux)

Related MCP server: Computer Control MCP

Herramientas

El servidor implementa las siguientes herramientas:

Control del ratón

  • Mueva el ratón a coordenadas específicas

  • Haga clic en la posición actual o especificada

  • Operaciones de arrastrar y soltar

  • Obtener la posición actual del mouse

Control del teclado

  • Escribe texto

  • Presione teclas individuales

  • Combinaciones de teclas de acceso rápido

Operaciones de pantalla

  • Tomar capturas de pantalla

  • Obtener el tamaño de la pantalla

  • Buscar ubicaciones de imágenes en la pantalla

  • Obtener colores de píxeles

Instalación

Prerrequisitos

  • Python 3.12+

  • PyAutoGUI

  • Otras dependencias se instalarán automáticamente

Pasos de instalación

Instalar el paquete:

pip install mcp-pyautogui-server

Configuración del escritorio de Claude

En MacOS:

~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

En Windows:

%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Configuración de servidores de desarrollo/no publicados:

{ "mcpServers": { "mcp-pyautogui-server": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/path/to/mcp-pyautogui-server", "run", "mcp-pyautogui-server" ] } } }

Configuración de servidores publicados:

{ "mcpServers": { "mcp-pyautogui-server": { "command": "uvx", "args": [ "mcp-pyautogui-server" ] } } }

Desarrollo

Construcción y publicación

  1. Sincronizar dependencias y actualizar el archivo de bloqueo:

uv sync
  1. Distribuciones de paquetes de compilación:

uv build
  1. Publicar en PyPI:

uv publish

Nota: Establezca las credenciales de PyPI a través de variables de entorno o indicadores de comando:

  • Token: --token o UV_PUBLISH_TOKEN

  • Nombre de usuario/contraseña: --username / UV_PUBLISH_USERNAME y --password / UV_PUBLISH_PASSWORD

Depuración

Para obtener la mejor experiencia de depuración, utilice el Inspector MCP.

Inicie el Inspector MCP a través de npm:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-pyautogui-server run mcp-pyautogui-server

El Inspector mostrará una URL a la que podrá acceder en su navegador para comenzar a depurar.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/hetaoBackend/mcp-pyautogui-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server