uitars-mcp

AIコーディングエージェントにローカルGUIグラウンディング（画面上のあらゆるUI要素を見つけ、その正確なピクセル座標を返す機能）を提供するMCPサーバーです。

ByteDanceの2BパラメータGUIグラウンディングモデルであるUI-TARS-2Bを搭載しています。

なぜこれを使うのか

Claude Codeの組み込みコンピュータ操作機能は、分析のためにすべてのスクリーンショットをクラウドに送信します。このMCPサーバーは代わりにローカルのビジョンモデルを実行します：

• 要素検索あたり約1.2秒（クラウドの往復レイテンシと比較）

• 4.1GB VRAM（最新のGPUであれば動作可能）

• 完全オフライン — APIキー不要、クラウド依存なし

• 90.7%の精度（ScreenSpotデスクトップテキストベンチマークにおいて）

• ネイティブピクセル座標 — 正確なクリックターゲットを返します

Related MCP server: servo-mcp

セットアップ

1. UI-TARS-2Bをダウンロード

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

2. PyTorchとCUDAをインストール

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

3. uitars-mcpをインストール

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

4. Claude Codeを設定

Claude CodeのMCP設定（~/.claude/settings.json）に追加します：

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

venvにインストールした場合は、実行ファイルへのフルパスを使用してください：

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

ツール

仕組み

1. mssを介してスクリーンショットを撮影（高速、クロスプラットフォーム）

2. 幅1344pxにリサイズ（最適なビジョントークン数）

3. GPU上でUI-TARS-2B推論を実行

4. モデルの0-1000正規化座標をネイティブ画面ピクセルに変換

5. computer-useクリックツールで使用可能な座標を返す

モデルは初回呼び出し時に遅延読み込み（約3秒）され、その後は後続の呼び出しのためにVRAMに保持されます。

環境変数

要件

• Python 3.10以上

• 4.1GB以上のVRAMを搭載したNVIDIA GPU

• CUDA対応のPyTorch

• WindowsまたはLinux（macOSは未検証）