MCP サーバーを探している場合は、ここ で検索してください。

Python ライブラリを探しているなら、どうぞ。 ;)

Smooth Operator エージェントツール - Python ライブラリ

これは、Windows システム上でコンピュータ使用エージェントを開発するプログラマ向けの最先端のツールキットである Smooth Operator Agent Tools の公式 Python ライブラリ実装です。

概要

Smooth Operator エージェント ツールは、Windows オートメーション ツリーおよび Playwright ブラウザー コントロールと対話する複雑なタスクを処理する強力なツールキットであり、スクリーンショットやテキストの説明による UI 要素の識別などの高度な AI 機能も提供します。

この Python ライブラリは、Smooth Operator Tools Server API の便利なラッパーを提供するため、これらの機能を Python アプリケーションに簡単に統合できます。

すべての機能は、コードに実装する前に、便利なWindowsユーザーインターフェースでテストおよび探索できます。Smooth Operator Tools UIでお試しください。

Related MCP server: Playwright Server

インストール

pip install smooth-operator-agent-tools

前提条件

グーグルクローム

Smooth Operator Agent Tools ライブラリでは、ブラウザ自動化機能が動作するために、システムに Google Chrome (または互換性のある Chromium ベースのブラウザ) がインストールされている必要があります。

サーバーのインストール

Smooth Operatorクライアントライブラリには、アプリケーションデータディレクトリにインストールする必要があるサーバーコンポーネントが含まれています。サーバーファイルはライブラリにパッケージ化されており、初回使用時に自動的に解凍されます。

初回実行

ライブラリを初めて使用する場合、次の処理が自動的に行われます。

1. %APPDATA%\SmoothOperator\AgentToolsServerディレクトリ（または OS 上の同等のディレクトリ）を作成します。

2. パッケージからサーバーファイルを抽出する

3. サーバープロセスを開始する

Chrome の自動化機能が動作するには、前提条件セクションの説明に従って Node.js と Playwright がインストールされていることを確認する必要があります。

アプリケーションインストーラー向け

このライブラリを含むアプリケーションインストーラを作成する場合は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、アプリケーションのインストールプロセス中にNode.jsとPlaywrightをインストールする手順を含める必要があります。必要なインストール手順については、「前提条件」セクションを参照してください。

使用法

from smooth_operator_agent_tools import SmoothOperatorClient

# Initialize the client with your API key, get it for free at https://screengrasp.com/api.html
client = SmoothOperatorClient(api_key="YOUR_API_KEY")

# Start the Server - this takes a moment
client.start_server()

# Take a screenshot
screenshot = client.screenshot.take()

# Get system overview
overview = client.system.get_overview()

# Perform a mouse click
client.mouse.click(500, 300)

# Find and click a UI element by description
client.mouse.click_by_description("Submit button")

# Type text
client.keyboard.type("Hello, world!")

# Control Chrome browser
client.chrome.open_chrome("https://www.example.com")
client.chrome.get_dom()

# You can also use the to_json_string() method on many objects
# to get a JSON string that can easily be used in a prompt to a LLM
# to utilize AI even more for automated decision making

特徴

• スクリーンショットと分析: スクリーンショットをキャプチャし、UI要素を分析します

• マウスコントロール: 座標またはAIによる要素検出を使用した正確なマウス操作

• キーボード入力: テキストを入力し、キーの組み合わせを送信します

• Chrome ブラウザ コントロール: 要素をナビゲートし、操作し、JavaScript を実行します

• Windows オートメーション: Windows アプリケーションおよび UI 要素と対話する

• システム操作: アプリケーションを開いてシステム状態を管理する

ドキュメント

詳細な API ドキュメントについては、以下をご覧ください。

• **使用ガイド:**一般的な使用ケースの詳細な例と説明。

• **サンプル プロジェクト:**ダウンロードし、ステップ バイ ステップの指示に従って、最初の自動化を数分で実行します。

• **ドキュメント:**内部で作業を行っているサーバーのすべての API エンドポイントの詳細なドキュメント。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。