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ScreenPilot

ScreenPilot

ローカル
github.com/Mtehabsimその他5516 週間前に更新

ScreenPilot について

ScreenPilot は、LLM が画面自動化ツールキットを通じてデバイスのグラフィカルインターフェースを操作できるようにする MCP サーバーです。スクリーンキャプチャ、マウスとキーボードの入力、要素検出に対応し、自動化、教育、実験を想定しています。

主な機能

  1. 01スクリーンキャプチャと画面解析
  2. 02マウスのクリックと位置指定
  3. 03キーボード入力、キー操作、ホットキー
  4. 04スクロールと要素の存在検出
  5. 05複数操作の連続実行

活用シーン

  1. 01反復的なグラフィカルUI操作の自動化
  2. 02教育用途でのインターフェース操作のデモ
  3. 03画面上の要素が現れるまで待機してから操作を継続

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

MseeP.ai Security Assessment Badge

Trust Score

ScreenPilot

LLM が GUI を操作して対話できるよう、画面自動化ツールキットを提供し、デバイスを完全に制御できるようにする MCP サーバーです。自動化、学習、そして楽しみに最適です。

主な機能

  • 📷 画面のキャプチャと分析
  • 🖱️ マウス操作(クリック、位置指定)
  • ⌨️ キーボード入力(文字入力、キー押下、ホットキー)

デモを見る

https://github.com/user-attachments/assets/c18380c0-b3dd-4b7c-925d-28ef205ca11f

インストール

  1. python 3.12 をインストールします
  2. リポジトリをクローンします:
    git clone https://github.com/Mtehabsim/ScreenPilot.git
    
  3. 仮想環境を作成します

python -m venv venv
  1. 仮想環境を有効化します
venv\Scripts\activate
  1. 必要なパッケージをインストールします:
    pip install -r requirements.txt
    
  2. Claude AI デスクトップを開きます
  3. ファイル -> 設定 -> 開発者 -> 設定を編集
  4. 設定ファイルを開き、以下を貼り付けます
{
    "mcpServers": {
        "device-controll": {
            "command": "pathToEnv\\venv\\Scripts\\python.exe",
            "args": [
                "pathToProject\\ScreenPilot\\main.py"
            ]
        }
    }
}

  1. 次の値を置き換えます     "pathToEnv\venv\Scripts\python.exe" → お使いの python.exe の完全なパスに置き換えます     "pathToProject\ScreenPilot\main.py" → お使いの main.py ファイルの完全なパスに置き換えます

  2. 設定ファイルを保存します。

  3. Claude AI Desktop を開きます。

  4. ファイル → 終了を選択します

  5. これで Claude AI Desktop を開き、ScreenPilot を使用できます。

利用可能なツール
  • 画面キャプチャ:スクリーンショットを撮影し、画面情報を取得します
  • マウス操作:マウスを動かし、クリックを実行します
  • キーボード操作:テキストを入力し、キーを押し、ホットキーの組み合わせを使用します
  • スクロール:さまざまな方向や指定した位置にスクロールします
  • 要素検出:画面上に要素が存在するか確認し、表示されるまで待機します
  • アクションの連続実行:複数のアクションを順番に実行します

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します!お気軽にプルリクエストを送信してください。

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。