uitars-mcp

Servidor MCP que proporciona a los agentes de codificación de IA conexión a tierra de GUI local: la capacidad de encontrar cualquier elemento de la interfaz de usuario en la pantalla y devolver sus coordenadas de píxeles exactas.

Desarrollado por UI-TARS-2B, el modelo de conexión a tierra de GUI de 2B parámetros de ByteDance.

Por qué

El uso de computadora integrado de Claude Code envía cada captura de pantalla a la nube para su análisis. Este servidor MCP ejecuta un modelo de visión local en su lugar:

• ~1,2 s por búsqueda de elemento (frente a la latencia de ida y vuelta de la nube)

• 4,1 GB de VRAM (se ejecuta en cualquier GPU moderna)

• Totalmente sin conexión: sin claves API, sin dependencia de la nube

• 90,7 % de precisión en el punto de referencia de texto de escritorio ScreenSpot

• Coordenadas de píxeles nativas: devuelve objetivos de clic exactos

Related MCP server: servo-mcp

Configuración

1. Descargar UI-TARS-2B

# Requires ~4.5GB disk space
huggingface-cli download bytedance-research/UI-TARS-2B-SFT --local-dir ./ui-tars-2b

2. Instalar PyTorch con CUDA

# Install CUDA-enabled PyTorch first (adjust cu126 to your CUDA version)
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

3. Instalar uitars-mcp

pip install uitars-mcp
# or from source:
pip install -e .

4. Configurar Claude Code

Agréguelo a su configuración de MCP de Claude Code (~/.claude/settings.json):

{
  "mcpServers": {
    "uitars-mcp": {
      "command": "uitars-mcp",
      "env": {
        "UITARS_MODEL": "/path/to/ui-tars-2b"
      }
    }
  }
}

Si está instalado en un venv, use la ruta completa al ejecutable:

{
  "mcpServers": {
    "uitars-mcp": {
      "command": "/path/to/venv/bin/uitars-mcp",
      "env": {
        "UITARS_MODEL": "/path/to/ui-tars-2b"
      }
    }
  }
}

Herramientas

Cómo funciona

1. Toma una captura de pantalla a través de mss (rápido, multiplataforma)

2. Cambia el tamaño a 1344 px de ancho (recuento óptimo de tokens de visión)

3. Ejecuta la inferencia de UI-TARS-2B en la GPU

4. Convierte las coordenadas normalizadas de 0-1000 del modelo a píxeles de pantalla nativos

5. Devuelve las coordenadas listas para las herramientas de clic de computer-use

El modelo se carga de forma diferida en la primera llamada (~3 s), luego permanece en VRAM para llamadas posteriores.

Variables de entorno

Requisitos

• Python 3.10+

• GPU NVIDIA con 4,1 GB+ de VRAM

• PyTorch habilitado para CUDA

• Windows o Linux (macOS no probado)