uitars-mcp

MCP-сервер, который предоставляет ИИ-агентам для программирования возможность локального позиционирования в графическом интерфейсе — способность находить любой элемент интерфейса на экране и возвращать его точные пиксельные координаты.

Работает на базе UI-TARS-2B, модели позиционирования в графическом интерфейсе от ByteDance с 2 млрд параметров.

Зачем это нужно

Встроенная функция компьютерного использования (computer-use) в Claude Code отправляет каждый скриншот в облако для анализа. Этот MCP-сервер вместо этого запускает локальную модель компьютерного зрения:

• ~1,2 с на поиск элемента (в сравнении с задержкой при обращении к облаку)

• 4,1 ГБ видеопамяти (работает на любом современном графическом процессоре)

• Полностью офлайн — не требуются ключи API, нет зависимости от облака

• 90,7% точности в бенчмарке ScreenSpot для настольных текстовых интерфейсов

• Нативные пиксельные координаты — возвращает точные цели для клика

Related MCP server: servo-mcp

Настройка

1. Скачайте UI-TARS-2B

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

2. Установите PyTorch с поддержкой 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. Установите uitars-mcp

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

4. Настройте Claude Code

Добавьте в настройки MCP Claude Code (~/.claude/settings.json):

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

Если установка выполнена в виртуальном окружении (venv), используйте полный путь к исполняемому файлу:

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

Инструменты

Как это работает

1. Делает скриншот через mss (быстро, кроссплатформенно)

2. Изменяет размер до 1344 пикселей по ширине (оптимальное количество токенов для зрения)

3. Запускает инференс UI-TARS-2B на GPU

4. Преобразует нормализованные координаты модели (0-1000) в нативные пиксели экрана

5. Возвращает координаты, готовые для инструментов клика computer-use

Модель загружается «лениво» при первом вызове (~3 с), а затем остается в видеопамяти для последующих вызовов.

Переменные окружения

Требования

• Python 3.10+

• Видеокарта NVIDIA с 4,1 ГБ+ видеопамяти

• PyTorch с поддержкой CUDA

• Windows или Linux (macOS не тестировалась)