servidor mcp-pyautogui

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 Use 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

2. Distribuciones de paquetes de compilación:

uv build

3. 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.