PyWinAuto MCP

pip install pywinauto fastmcp pywin32 comtypes pydantic

python scripts/self_check.py

# stdio 模式（默认，用于 MCP 客户端连接）
python scripts/mcp_server.py

# HTTP 模式
python scripts/mcp_server.py --http --host 127.0.0.1 --port 10789

# 列出全部工具
python scripts/mcp_server.py --list-tools

python tests/test_wrapper.py

from scripts.generation_engine import generate_and_execute

# 用自然语言描述任务，自动生成工作流并执行
result = generate_and_execute("启动记事本，输入Hello World，然后保存")
print(result["status"])  # success

请帮我部署 pywinauto-mcp，这是一个 Windows GUI 自动化的 MCP 服务器。

项目地址：https://github.com/walkzzz/pywinauto-mcp

请按照以下步骤执行：
1. 克隆仓库到本地
2. 创建 Python 虚拟环境并激活
3. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
4. 运行环境自检：python scripts/self_check.py
5. 验证 MCP 服务器：python scripts/mcp_server.py --list-tools（应显示 162 个工具）
6. 配置当前 IDE 的 MCP 连接，指向 scripts/mcp_server.py
7. 验证工具调用：调用 health_check 确认连接正常

每完成一步请告诉我进度，遇到问题请尝试自动修复。

请帮我完整部署 pywinauto-mcp 并运行全部测试。

项目地址：https://github.com/walkzzz/pywinauto-mcp

部署要求：
- 使用 Python 3.11+ 虚拟环境
- 安装全部依赖（pywinauto, fastmcp, pywin32, comtypes, pydantic）
- 运行 85 项单元测试，确保全部通过
- 验证 162 个 MCP 工具全部注册成功
- 验证 105 条工作流全部可用
- 配置 MCP 连接并验证 health_check / get_capabilities / generate_workflow 三个工具可正常调用
- 最后给出部署报告：环境信息、工具数量、测试结果、连接状态

请分步执行，每步验证后再继续。

请帮我在 Cursor 中部署 pywinauto-mcp MCP 服务器。

项目地址：https://github.com/walkzzz/pywinauto-mcp

请执行：
1. 克隆仓库
2. 安装依赖
3. 在项目根目录创建 .cursor/mcp.json，配置 pywinauto MCP 服务器（使用项目内虚拟环境的 Python）
4. 验证配置格式正确
5. 提示我重启 Cursor 以加载 MCP 配置
6. 重启后验证：在对话中调用 pywinauto 的 health_check 工具

MCP 配置模板：
{
  "mcpServers": {
    "pywinauto": {
      "command": "${workspaceFolder}\\venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["${workspaceFolder}\\scripts\\mcp_server.py"]
    }
  }
}

请帮我在 Claude Code 中部署 pywinauto-mcp。

项目地址：https://github.com/walkzzz/pywinauto-mcp

请执行：
1. 克隆仓库并安装依赖
2. 编辑 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json，添加 pywinauto MCP 服务器配置
3. 验证 JSON 格式正确
4. 使用 `claude mcp list` 验证服务器已连接
5. 调用 health_check 验证工具可用

配置格式：
{
  "mcpServers": {
    "pywinauto": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\path\\to\\pywinauto-mcp\\scripts\\mcp_server.py"]
    }
  }
}

你现在可以使用 pywinauto-mcp 的 162 个 Windows GUI 自动化工具。

请帮我完成以下任务：
1. 启动记事本应用
2. 输入文本 "Hello from pywinauto-mcp!"
3. 全选并复制文本
4. 截图保存
5. 关闭记事本

要求：
- 使用 safe_click / safe_type_text 等安全操作
- 每步操作后验证结果
- 遇到错误时使用 adaptive_execute 自动恢复
- 最后给出执行报告

pywinauto-mcp MCP 服务器连接失败，请帮我排查。

症状：[描述你的症状，例如：AI 工具显示 MCP 连接失败 / 工具列表为空 / 调用工具报错]

请按以下顺序排查：
1. 检查 Python 版本和依赖安装：python --version && pip list | findstr "pywinauto fastmcp"
2. 手动启动服务器查看错误：python scripts/mcp_server.py --list-tools
3. 运行自检：python scripts/self_check.py
4. 检查 MCP 配置文件中的路径是否正确
5. 检查是否有端口占用（HTTP 模式）
6. 查看 AI 工具的 MCP 日志

找到问题后请修复并验证连接恢复。

from scripts.pywinauto_wrapper import (
    app_start, app_top_window, control_type_keys, keyboard_send_keys
)

# 启动记事本
app = app_start("notepad.exe", backend="uia")
win = app_top_window(app["app_id"])

# 输入文本
control_type_keys(win["wrapper_id"], "Hello, PyWinAuto MCP!")

# 保存
keyboard_send_keys("^s")

from scripts.generation_engine import generate_workflow

# 自然语言描述 → 工作流步骤
result = generate_workflow("启动计算器，输入123+456，按等号")

print(f"生成 {result['step_count']} 步，置信度 {result['confidence']}")
for step in result["steps"]:
    print(f"  - {step['tool']}: {step.get('description', '')}")

from scripts.generation_engine import smart_find

# 自然语言描述查找控件
result = smart_find("确定按钮", wrapper_id="ctrl_xxx")

print(f"找到 {result['matches_found']} 个匹配")
for match in result["matches"][:3]:
    print(f"  - {match['text']} ({match['control_type']}) score={match['score']}")

# 最佳匹配已自动注册为 wrapper 会话
print(f"最佳匹配 wrapper_id: {result['best_match_wrapper_id']}")

import json
from scripts.generation_engine import adaptive_execute

steps = json.dumps([
    {"tool": "app_start", "params": {"cmd_line": "notepad.exe"}, "output_key": "app_id"},
    {"tool": "app_top_window", "params": {"app_id": "$app_id$"}, "output_key": "wrapper_id"},
    {"tool": "safe_type_text", "params": {"wrapper_id": "$wrapper_id$", "text": "Hello"}},
])

# 自动处理元素未找到、超时等错误
result = adaptive_execute(steps, auto_recover=True, max_retries_per_step=3)
print(f"状态: {result['status']}, 恢复次数: {result['total_recoveries']}")

from scripts.generation_engine import apply_scenario

# 应用预置场景模板
result = apply_scenario("notepad_basic", params={"text": "Hello from scenario"})
print(f"场景: {result['scenario_name']}, 步骤: {result['step_count']}")

pywinauto-mcp/
├── README.md                    # 项目入口文档
├── CHANGELOG.md                 # 变更日志
├── CONTRIBUTING.md              # 贡献指南
├── CODE_OF_CONDUCT.md           # 行为准则
├── LICENSE                      # MIT 许可证
├── CREDITS.md                   # 参考成果声明
├── SKILL.md                     # MCP Skill 定义文档
├── .github/
│   ├── ISSUE_TEMPLATE/
│   │   ├── bug_report.md       # Bug 报告模板
│   │   └── feature_request.md  # 功能请求模板
│   └── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
├── docs/
│   ├── ai_deployment_guide.md   # 🤖 AI 自动部署指南
│   ├── architecture.md          # 架构设计文档
│   ├── getting_started.md       # 快速开始指南
│   ├── faq.md                   # 常见问题
│   └── examples/
│       ├── basic_automation.py
│       ├── nl2workflow_demo.py
│       ├── smart_locator_demo.py
│       ├── adaptive_exec_demo.py
│       ├── scenario_template_demo.py
│       └── install_package_demo.py
├── scripts/
│   ├── mcp_server.py            # MCP CLI 服务器（stdio/HTTP，162 工具）
│   ├── pywinauto_wrapper.py     # 162 API 封装 + 105 工作流引擎
│   ├── generation_engine.py     # v3.0 生成级引擎
│   └── self_check.py            # 环境自检脚本
├── tests/
│   └── test_wrapper.py          # 85 项单元测试
└── references/
    ├── api_reference.md         # 162 工具 API 参考
    ├── workflows.md             # 105 条工作流详解
    ├── element_locators.md      # 元素定位策略
    └── usage_guide.md           # 使用指南

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-org/pywinauto-mcp.git
cd pywinauto-mcp

# 安装开发依赖
pip install -r requirements-dev.txt

# 运行测试
python tests/test_wrapper.py

# 运行自检
python scripts/self_check.py