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Glama

MCP Virtual User

Un humano sintético en un contenedor de Docker. Tiene oídos, boca, ojos y manos.

¿Qué es esto?

Un entorno completamente autónomo que simula la interacción de un usuario real con aplicaciones web mediante voz y navegador. Incluye:

  • Micrófono virtual — MCP puede inyectar audio (TTS o crudo) que cualquier aplicación cree que proviene de un micrófono físico

  • Altavoces virtuales — MCP puede capturar y transcribir cualquier audio que reproduzca el sistema operativo

  • Navegador real — Chromium con Playwright y sesiones de inicio de sesión persistentes

  • Pantalla real — Xvfb + VNC para depurar (observa lo que ocurre en tiempo real)

  • Interfaz MCP — Todo se expone como herramientas a través de Streamable HTTP

Related MCP server: Lotus MCP

Casos de uso

  • Probar el modo de voz de ChatGPT — inyecta "¿Qué tiempo hace?" en el micrófono, captura la respuesta hablada de ChatGPT, transcríbela y haz una aserción sobre ella

  • Probar Gemini Live — es el mismo flujo contra la IA de voz de Google

  • Probar nuestra Mobile Mesh UI — pruebas completas de conversación por voz de extremo a extremo contra nuestra propia aplicación

  • Cualquier aplicación web con voz — si usa el micrófono o los altavoces del navegador, podemos probarla

Arquitectura

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Docker Container                                            │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │  MCP Server (port 8360)                              │    │
│  │                                                     │    │
│  │  Audio Tools:                                       │    │
│  │    tts_to_mic(text)     → Piper TTS → virtual mic   │    │
│  │    transcribe_speakers() → parec → Whisper STT      │    │
│  │    inject_audio(b64)    → raw audio → virtual mic   │    │
│  │    capture_audio(secs)  → raw audio from speakers   │    │
│  │    wait_for_speech()    → detect + transcribe       │    │
│  │                                                     │    │
│  │  Browser Tools:                                     │    │
│  │    browser_navigate, click, type, screenshot, etc.  │    │
│  │    browser_grant_mic_permission(origin)             │    │
│  │                                                     │    │
│  │  Screen Tools:                                      │    │
│  │    screen_screenshot, screen_size, vnc_url          │    │
│  └──────────┬──────────────────────────┬───────────────┘    │
│             │                          │                     │
│  ┌──────────▼──────────┐  ┌───────────▼───────────────┐    │
│  │  PulseAudio         │  │  Playwright + Chromium    │    │
│  │                     │  │                           │    │
│  │  virtual_mic ◀──────│──│── browser reads as mic    │    │
│  │  (pipe-source)      │  │                           │    │
│  │                     │  │  browser plays audio ──▶  │    │
│  │  virtual_speaker ───│──│── captured via .monitor   │    │
│  │  (null-sink)        │  │                           │    │
│  └─────────────────────┘  └───────────────────────────┘    │
│                                                             │
│  ┌─────────────────────┐  ┌───────────────────────────┐    │
│  │  Xvfb :99           │  │  x11vnc + noVNC          │    │
│  │  1920x1080x24       │  │  port 5900 / 6080        │    │
│  └─────────────────────┘  └───────────────────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Inicio rápido

# Build and start
docker compose up -d --build

# Watch the virtual display (open in your browser)
open http://localhost:6080/vnc.html?autoconnect=true

# Test the MCP server
curl http://localhost:8360/mcp -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"health","arguments":{}}}'

# Run smoke tests
bash test-smoke.sh

Configuración inicial (una sola vez)

# 1. Build and start
docker compose up -d --build

# 2. Open VNC in your browser to see the desktop
open http://localhost:6080/vnc.html?autoconnect=true

# 3. In the VNC window, Chromium is running. Log into:
#    - https://chat.openai.com (ChatGPT)
#    - https://gemini.google.com (Gemini)

# 4. Export cookies to DragonsKeep so they persist
bash scripts/export-browser-cookies.sh

# 5. Done! Future container starts auto-inject the stored sessions.

Ejecución de pruebas

# Infrastructure tests (no login required)
cd tests && pip install -r requirements.txt
pytest test_audio_roundtrip.py test_browser.py -v

# ChatGPT conversation tests (requires login)
pytest test_conversations.py -v -m chatgpt --timeout=120

# Gemini conversation tests
pytest test_conversations.py -v -m gemini --timeout=120

# Our Mesh UI conversation tests
pytest test_conversations.py -v -m meshui --timeout=120

# All conversation tests
pytest test_conversations.py -v --timeout=120

Ejemplo: Probar el modo de voz de ChatGPT

# From any MCP client (Kiro, our mesh agent, etc.)

# 1. Navigate to ChatGPT
browser_navigate("https://chat.openai.com")

# 2. Grant mic permission
browser_grant_mic_permission("https://chat.openai.com")

# 3. Click the voice mode button
browser_click("[data-testid='voice-mode-button']")

# 4. Speak a question (injected into the virtual mic)
tts_to_mic("What is the capital of France?")

# 5. Wait for ChatGPT to respond and transcribe what it says
response = wait_for_speech(timeout_seconds=15)
# response == "The capital of France is Paris."

# 6. Assert
assert "Paris" in response

Gestión de sesiones

Las sesiones de inicio de sesión se conservan en ./data/browser-profile/ (volumen montado).

Para los tokens de autenticación de ChatGPT/Gemini, usa DragonsKeep:

  1. Guarda las cookies en DragonsKeep como chatgpt-session / gemini-session

  2. Al iniciar el contenedor, inyéctalas en el perfil del navegador

O bien: inicia sesión manualmente una vez a través de VNC (http://localhost:6080), y la sesión se conserva.

Puertos

Puerto

Servicio

8360

Servidor MCP (Streamable HTTP)

6080

noVNC (visor VNC basado en navegador)

5900

VNC directo

Herramientas MCP

Audio

Herramienta

Descripción

tts_to_mic

Sintetizar texto → inyectarlo como entrada de micrófono

transcribe_speakers

Capturar la salida de los altavoces → transcribirla a texto

inject_audio

Enviar bytes de audio crudo al micrófono virtual

capture_audio

Grabar audio crudo de los altavoces virtuales

wait_for_speech

Detectar voz en los altavoces, esperar a que termine y transcribir

Navegador

Herramienta

Descripción

browser_navigate

Ir a una URL

browser_click

Hacer clic en un elemento

browser_type

Escribir en un campo de entrada

browser_press_key

Pulsar una tecla

browser_screenshot

Tomar una captura de pantalla de la página

browser_get_text

Obtener el contenido de texto de la página

browser_evaluate

Ejecutar JavaScript

browser_wait_for_text

Esperar a que aparezca un texto

browser_url

Obtener la dirección actual

browser_grant_mic_permission

Permitir el acceso al micrófono para un origen

Pantalla

Herramienta

Descripción

screen_screenshot

Captura de la pantalla completa

screen_size

Obtener la resolución de la pantalla

vnc_url

Obtener la URL del visor VNC en directo

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
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    Enables AI assistants to perform automated web testing by controlling a Chrome browser to navigate, interact with pages, capture screenshots, extract console logs, and simulate mobile devices for responsive design testing.
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    3
    Apache 2.0