screen-use
🖥️ screen-use
browser-use, но для всего рабочего стола.
Дайте любому ИИ-агенту глаза 👀 и руки 🖐️ в Windows — пусть Claude, Kimi, Cursor или ваш собственный агент видит экран, находит элементы интерфейса и управляет любым десктопным приложением через естественный язык. Никаких селекторов. Никаких скриптов, которые ломаются при изменении интерфейса.

👆 Автономность между приложениями: агент читает результат из Калькулятора, активирует Блокнот и вводит его — каждый шаг решается VLM, наблюдающим за экраном (живой поток мыслей внизу).
Одноприложный цикл агента (VLM сам вычисляет 78 × 9):

Скриптовое межприложное взаимодействие (Калькулятор → Блокнот):

Точные клики в одном приложении:

Зачем
Традиционный RPA записывает селекторы — и ломается, как только страница меняется. browser-use (32k⭐) решил эту проблему для браузеров. screen-use приносит ту же идею на весь рабочий стол: Excel, SAP-клиенты, ERP-программы, даже устаревшие Win32-приложения.
Традиционный RPA | screen-use | |
Поиск элементов | Записанные селекторы, легко ломаются | Понимает интерфейс через дерево доступности + Vision-модели |
Область действия | Только браузер или конкретные приложения | Любое десктопное приложение |
Создание | Профессиональные разработчики | Естественный язык |
Стоимость | Дорогое корпоративное ПО | Открытый исходный код, дружелюбен к локальным моделям |
Related MCP server: WinPilot Computer Use MCP
Как это работает
Your Agent (Claude / Kimi / Cursor / custom) ← does the planning
│ MCP or Python SDK
▼
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ screen-use │
│ Visual Loop ──► observe→think→act→verify │
│ Introspection──► difficulty playbook │
│ Meta-learning──► experience & vocab memory │
│ Perception ──► UIA tree + screenshots (SoM)│
│ Locating ──► strategy chain: │
│ ⓪ learned vocab mapping │
│ ① UIA text match (0 cost) │
│ ② Set-of-Mark + VLM │
│ Action ──► mouse / keyboard │
└─────────────────────────────────────────────┘VLM не обязателен, а не требуется. Цепочка стратегий поиска попадает в большинство целей с помощью чистого текстового сопоставления дерева доступности — ноль вызовов моделей, миллисекундная задержка. Vision-модель (облачная или локальная через Ollama) подключается только для интерфейсов, невидимых для UIA.
Быстрый старт
git clone https://github.com/tongriyaotxt/screen-use.git
cd screen-use
pip install -r requirements.txtКак плагин для Kimi CLI (рекомендуется)
Одна команда — Kimi мгновенно получает все 14 десктопных инструментов:
kimi mcp add --transport stdio screen-use -- <path-to-python.exe> -m screen_use.mcp_server
kimi mcp test screen-use # verify the connectionПо желанию установите встроенный навык стратегии использования, который обучает Kimi оптимальному плану выбора инструментов:
mkdir -p ~/.kimi/skills/screen-use && cp skills/screen-use/SKILL.md ~/.kimi/skills/screen-use/Затем просто скажите Kimi: «Открой Калькулятор и вычисли 123 × 456» или «Прочитай, что у меня в Блокноте».
Как универсальный MCP-сервер
Добавьте в claude_desktop_config.json (или конфиг любого MCP-совместимого агента):
{
"mcpServers": {
"screen-use": {
"command": "python",
"args": ["-m", "screen_use.mcp_server"],
"cwd": "path/to/screen-use"
}
}
}Затем просто скажите своему агенту: «Открой Калькулятор и вычисли 123 × 456».
Как Python SDK
from screen_use import ScreenUse
tools = ScreenUse()
tools.click_element("Save") # locate + click, one call
tools.type_text("Hello, 你好") # Unicode-safe (clipboard paste)
tools.hotkey("ctrl", "s")
# Atomic tools for vision-capable agents:
elements = tools.list_ui_elements() # id, name, type, bbox — no model needed
shot = tools.screenshot(annotate=True) # Set-of-Mark annotated screenshot
tools.click(500, 300)Автономный цикл задач
Один вызов — полная автономия: агент видит, решает, действует и сам исправляется:
tools.run_task("打开计算器,算 25 乘以 4") # observe → think → act → verifyИнтроспекция (классификация трудностей): когда цикл застревает, он классифицирует сложность — нет эффекта / повторный цикл / последовательные сбои / отсутствующие элементы / неожиданное всплывающее окно — и размышляет с помощью целевого плана подсказок, затем корректирует стратегию.
Мета-обучение: успешные запуски запоминаются. Похожие прошлые задачи вспоминаются как подсказки из опыта, а выученные словарные сопоставления (например, «знак умножения» → Multiply by) становятся новым первым уровнем цепочки стратегий. Буквально становится лучше с каждым использованием. Память хранится в ~/.screen_use/.
Инструменты (14)
Атомарные (без зависимости от моделей): screenshot · list_ui_elements · click · double_click · right_click · click_element_id · type_text · hotkey · press · scroll
Высокоуровневые: find_element (поиск через цепочку стратегий) · click_element (поиск + клик) · read_screen (VLM-вопросы и ответы по экрану) · run_task (автономный визуальный цикл)
Vision-модель (необязательно)
Нужна только если у вашего агента нет зрения И целевое приложение невидимо для UIA. Скопируйте .env.example в .env:
Пресет | Конфигурация | Модели |
Локальный (бесплатно, приватно) |
| qwen3-vl, qwen2.5vl, llama3.2-vision |
OpenAI |
| gpt-4o |
Qwen |
| qwen-vl-max |
Без настроенной VLM атомарные инструменты и UIA-сопоставление полностью работают.
Безопасность
🚨 Предохранитель: резко переместите мышь в верхний левый угол, чтобы мгновенно прервать
✅ Хук
confirm_callbackдля одобрения каждого действия (SDK)🧪
ScreenUse(dry_run=True)записывает действия без выполнения
Расширяемость
screen-use спроектирован как набор заменяемых слоёв — каждый уровень можно расширить, не трогая ядро:
Слой | Точка расширения | Как |
Vision-модель |
| Реализуйте |
Инструменты | SDK-фасад | Добавьте метод в |
Поиск | Цепочка стратегий | Вставьте свой уровень (например, шаблонное сопоставление OpenCV) в |
Действия |
| Добавьте перетаскивание, ввод IME, глобальные хоткеи... Поддержка |
Платформа | шов | Перенесите |
Память |
| Замените JSONL на SQLite/векторную БД; цикл мета-обучения зависит только от |
Интроспекция | плейбук | Добавьте |
Хост-агенты | MCP | Любой MCP-совместимый хост (Claude, Kimi CLI, Cursor, ваш собственный) мгновенно получает все 14 инструментов |
Хуки безопасности также являются частью интерфейса: confirm_callback для одобрения человеком в цикле, dry_run для симуляции, предохранитель PyAutoGUI для экстренной остановки.
Дорожная карта
Цепочка стратегий поиска UIA + SoM
MCP-сервер (14 инструментов)
Поддержка локальных VLM (Ollama)
Автономный визуальный цикл (
run_task)Плейбук интроспекции и память мета-обучения
Примитивы
wait_for_element/ автоматической проверкиПеретаскивание
Запасной вариант VLM по сырым координатам + шаблонное сопоставление OpenCV (приложения, невидимые для UIA)
Поддержка macOS (Accessibility API) и Linux
Релиз на PyPI
Приветствуются вклады — смотрите issues для хороших первых задач.
Разработка
pytest tests -q # 61 unit tests, no desktop/VLM needed
python examples/demo_calculator.py # end-to-end demo (real clicks!)
python examples/mcp_client_demo.py # MCP handshake + tool listЛицензия
MIT
screen-use = десктопная версия browser-use: позволяет любому ИИ-агенту видеть экран и управлять десктопными приложениями.
Не традиционный RPA: не записывает селекторы, понимает интерфейс через дерево доступности + визуальные модели, не боится изменений интерфейса
Работает со всеми десктопными приложениями: Excel, SAP, ERP-клиенты, устаревшие Win32-программы
Управление естественным языком:
click_element("保存按钮")— одна фраза и готовоVLM опционален: первый уровень цепочки стратегий — чистое UIA-текстовое сопоставление (ноль моделей, миллисекунды), визуальная модель подключается только для слепых зон, поддерживает локальный Ollama для защиты конфиденциальности
Способы подключения, список инструментов и настройки безопасности совпадают с английской версией выше.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Build and run agents and automations across hundreds of apps using natural language.
Control a real browser from AI agents: navigate, click, type, screenshot, read the page.
A design agent in your coding agent's loop: briefs each screen, reviews UX and visual quality.
- openhelmOAuthai.openhelm
Autonomous cloud agent tasks: real browser + your tools, structured evidence-backed results.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables AI coding agents to automate Windows desktop applications through semantic UI Automation instead of brittle coordinate clicks, with tools for discovering windows, finding controls by stable identifiers, and verifying actions.45 PyPI3MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to control Windows GUI applications like a human using screen capture, OCR, mouse and keyboard input, and window management, with safety levels and memory.-
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI assistants to autonomously control Windows 11 and 10 desktops via sub-10ms screen capture, native UI Automation element inspection, and zero-lag keyboard and mouse input. Combines a visual plane with a semantic plane and stall detection so agents can operate real applications reliably without vision-only guessing.348 npm141 PyPI5MIT
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables AI agents to see and operate a Windows PC through mouse, keyboard, screenshots, OCR, window control, and shell commands.-