Bridge MCP

🌉 Bridge MCP

あらゆる AI のための汎用 PC 操作

あらゆる AI に Windows PC の完全な操作権を付与します

機能 • クイックスタート • 設定 • ツール • トラブルシューティング • コントリビューション

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🔄 永続化の仕組み

Bridge MCP v2.0 は、エージェントの登録情報を永続的な JSON ファイルに保存します。

• Windows: %APPDATA%\bridge-mcp\agents.json
• Linux/Mac: ~/.config/bridge-mcp/agents.json

これにより、次のことが可能になります。

• ✅ 一度登録すれば、ずっと使えます
• ✅ Claude Code のセッションを再起動しても維持されます
• ✅ コンピューターを再起動しても維持されます
• ✅ すべての AI クライアントで利用できます

初回セットアップ

1. ローカルエージェントを起動します。

   cd Bridge-MCP
   python local_agent.py

2. エージェントが自動的に登録されます。手動で登録する必要はありません。

3. 任意の Claude セッションで確認します。

   Use list_agents() to see registered agents

トラブルシューティング

「No agents connected」と表示される場合：

1. local_agent.py が実行中か確認します。ターミナルで実行されている必要があります
2. ヘルス状態を確認します。 check_agent_health() ツールを使用します
3. 手動で登録します。 register_agent("local", "http://127.0.0.1:8006", "My PC") を使用します

ローカルエージェントをバックグラウンドサービスとして実行する

常時アクセスできるようにするには、local_agent を Windows サービスとしてインストールします。

python install_service.py install
python install_service.py start

削除するには：

python install_service.py stop
python install_service.py remove

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🎯 Bridge MCP とは？

Bridge MCP は、あらゆる AI に Windows PC の完全な操作権を付与する Model Context Protocol（MCP） サーバーです。Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini など、MCP 対応の AI であれば、Bridge MCP を使って次の操作ができます。

• 🖥️ アプリケーションを操作 - あらゆるアプリの起動、切り替え、サイズ変更、終了
• 🖱️ 入力を自動化 - マウスクリック、キーボード入力、ホットキー、スクロール
• 📸 画面を確認 - スクリーンショット、UI 要素の検出、デスクトップの状態確認
• 🌐 Web を閲覧 - Chrome の完全な自動化と操作
• ⚡ コマンドを実行 - PowerShell、CMD、ファイル操作
• 📋 クリップボードを管理 - コピー、貼り付け、クリア

AI にコンピューターを操作するための目と手を与えるようなものです。

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✨ 機能

カテゴリ	ツール	説明
🚀 アプリ制御	8 個のツール	アプリケーションの起動、切り替え、終了、サイズ変更、最小化、最大化
🖱️ マウスとキーボード	10 個のツール	クリック、入力、ホットキー、スクロール、ドラッグ、カーソル移動
📸 画面キャプチャ	7 個のツール	スクリーンショット、デスクトップの状態確認、UI 要素の検索
⚡ システム	8 個のツール	PowerShell、CMD、ファイルの読み取りと書き込み、システム情報
🌐 ブラウザー	15 個のツール	Chrome の操作、タブ、ナビゲーション、Web スクレイピング
📋 クリップボード	3 個のツール	クリップボードのコピー、貼り付け、クリア
🔧 ユーティリティ	5 個以上のツール	待機、ダイアログ、アクションシーケンス

合計：PC の完全な自動化を実現する、40 個以上の強力なツール！

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🏗️ アーキテクチャ

Bridge MCP は、プラットフォーム間で動作するリレーアーキテクチャを使用します。

┌─────────────────┐         ┌─────────────────┐         ┌─────────────────┐
│    Any AI       │         │  Cloud Relay    │         │  Your Windows   │
│  (Claude, etc.) │◄───────►│  (bridge_mcp)   │◄───────►│  PC (Agent)     │
└─────────────────┘         └─────────────────┘         └─────────────────┘

• bridge_mcp.py - MCP サーバー（ローカルまたは FastMCP Cloud 上で実行）
• local_agent.py - コマンドを実行する PC 上の HTTP サーバー（ポート 8006）

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🔒 エンタープライズ級のセキュリティ

Bridge MCP 2.0 には、次の機能が含まれています。

• 認証トークン： 不正アクセスを防ぐため、安全な Bearer トークンを使用します。
• 自動設定： トークンは自動生成され、agents.json に保存されます。

🌐 次世代のブラウザー自動化

Playwright を活用することで、Bridge MCP では次のことが可能です。

• クリックと入力： Web サイト上のあらゆる要素を操作します。
• セマンティックな理解： ページの内容をプログラムで読み取ります。
• ヘッドレスモード： 自動化を非表示または表示状態で実行します。

🧠 セマンティックコンピュータービジョン

Bridge MCP がアプリを「認識」します：

• UI ツリー： Windows アプリのアクセシビリティツリーを読み取れます。
• 高精度： ボタンの正確な位置を把握します（ピクセルを推測する必要はありません）。

🛡️ セーフティセンチネル（人間による確認）

Bridge MCP で、操作をあなた自身で管理できるようになりました：

• コマンドのインターセプト： ファイルへの書き込みやシェルスクリプトの実行など、危険なコマンドはデフォルトでブロックされます。
• 承認オーバーレイ： 承認リクエストは AI アクティビティオーバーレイに直接、次の 3 つの選択肢とともに表示されます：
  • ✓ APPROVE - このコマンドを 1 回実行します
  • ✗ DENY - このコマンドをブロックします
  • ✓ ALWAYS APPROVE - セーフモードを無効にし、以降のすべてのコマンドを承認します
• ダッシュボードでの管理： 保留中のリクエストをすべて http://localhost:8006 で確認できます
• セーフモードの切り替え： Web ダッシュボードからいつでもセーフモードをオン／オフにできます
• 安心して利用： エージェントがファイルを削除する心配をせずに、実行したままにできます。

👁️ ターミネータービジョン（ライブ監視）

AI が見ているものをリアルタイムで確認できます：

• ライブストリーム： ダッシュボードには、デスクトップの低遅延 1080p MJPEG ストリームが表示されます。
• セマンティックオーバーレイ： AI が検出したすべてのボタン、リンク、ウィンドウが、緑色のバウンディングボックスで強調表示されます。
• 即時デバッグ： AI が正しい「Submit」ボタンを見つけたことを視覚的に確認できます。

📚 MCP 仕様を完全サポート

Bridge MCP は、Model Context Protocol の完全な仕様を実装するようになりました：

Resources API

デスクトップデータをアドレス指定可能なリソースとして公開します：

• desktop://screenshot/latest - 現在のスクリーンショット
• desktop://windows - 開いているウィンドウの一覧
• desktop://logs - エージェントのコマンドログ
• file:///{path} - デスクトップ上の任意のファイルを読み取ります
• desktop://session/context - 最近のセッション履歴

Prompts API

ワンクリックで自動化できる、事前構築済みのワークフローテンプレート：

• automate_desktop_task - 手順に沿ったタスクの自動化
• debug_error - 対話形式でのエラーのデバッグ
• web_automation - Playwright を使った Web ワークフロー

セッションメモリ

コンテキストを失わずに利用できます：

• 再起動後も直近 100 件のコマンドを保存します
• AI に最近のセッション履歴を提供します
• 「中断したところから再開する」ワークフローを実現します

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🚀 クイックスタート

ステップ 1：リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/BarhamAgha1/Bridge-MCP.git
cd Bridge-MCP

ステップ 2：依存関係をインストールする

pip install -r requirements-local.txt

注： Playwright ブラウザー（約 100 MB）は初回使用時に自動インストールされるため、手動でのセットアップは不要です！

ステップ 3：ローカルエージェントを起動する

python local_agent.py

このターミナルは開いたままにしてください！エージェントに次のように表示されます：

Bridge MCP Local Agent running on http://127.0.0.1:8006

ステップ 4：AI クライアントを設定する

Claude Desktop、Cursor、または VS Code の設定方法については、以下の設定をご覧ください。

ステップ 5：エージェントを登録する

AI との会話で、ローカルエージェントを登録します：

Use register_agent with:
- agent_id: "my-pc"
- callback_url: "http://127.0.0.1:8006"
- agent_name: "My Windows PC"

ステップ 6：操作を開始する！

 screenshot()、click(100, 200)、type_text("Hello")、app_launch("notepad") などのツールを使います。

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🔧 設定

Claude Desktop

1. %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json にある設定ファイルを開きます

2. Bridge MCP を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "bridge-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\Users\\YourName\\Path\\To\\Bridge-MCP\\bridge_mcp.py"]
    }
  }
}

⚠️ 重要： パスを、リポジトリをクローンした実際の場所に置き換えてください！

パスの例：

• C:\\Users\\PC\\Desktop\\Bridge-MCP\\bridge_mcp.py
• D:\\Projects\\Bridge-MCP\\bridge_mcp.py

3. Claude Desktop を完全に再起動します（終了してから、もう一度起動します）

Cursor

Cursor の環境設定にある MCP 設定に、同じ形式で追加します。

VS Code + Claude Code

プロジェクトに .vscode/mcp.json を作成します：

{
  "mcpServers": {
    "bridge-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["C:\\Users\\YourName\\Path\\To\\Bridge-MCP\\bridge_mcp.py"]
    }
  }
}

リモートアクセス（任意）

どこからでも PC を操作できるようにするには、ngrok を使ってローカルエージェントを公開します：

ngrok http 8006

その後、エージェント登録時に ngrok の URL（例：https://xxxx.ngrok.io）を callback_url として指定します。

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🛠️ 利用可能なツール

🚀 アプリ制御ツール

ツール	説明	例
app_launch	アプリケーションを起動	app_launch("notepad")
app_switch	開いているアプリに切り替え	app_switch("Chrome")
app_close	アプリケーションを終了	app_close("notepad")
app_list	開いているすべてのアプリを一覧表示	app_list()

🖱️ 入力ツール（マウスとキーボード）

ツール	説明	例
click	座標をクリック	click(500, 300)
double_click	ダブルクリック	double_click(500, 300)
right_click	右クリック	right_click(500, 300)
type_text	テキストを入力	type_text("Hello World!")
press_key	キーを押す	press_key("enter")
hotkey	キーボードショートカット	hotkey("ctrl,c")
scroll	スクロール	scroll("down", 3)
drag	ドラッグ＆ドロップ	drag(100, 100, 500, 500)
move_mouse	カーソルを移動	move_mouse(500, 300)

📸 画面ツール

ツール	説明	例
screenshot	スクリーンショットを撮影	screenshot()
get_desktop_state	デスクトップの全状態を取得	get_desktop_state()
get_screen_size	画面サイズを取得	get_screen_size()
get_mouse_position	カーソル位置を取得	get_mouse_position()

⚡ システムツール

ツール	説明	例
run_powershell	PowerShellを実行	run_powershell("Get-Process")
run_cmd	CMDコマンドを実行	run_cmd("dir")
file_read	ファイルを読み取る	file_read("C:/test.txt")
file_write	ファイルに書き込む	file_write("C:/test.txt", "Hello")
file_list	ディレクトリを一覧表示	file_list("C:/Users")

🌐 ブラウザツール（Chrome）

ツール	説明	例
chrome_open	Chromeを開く	chrome_open("https://google.com")
chrome_navigate	URLに移動	chrome_navigate("https://example.com")

🌐 ブラウザツール（Playwright - 高度な操作）

ツール	説明	例
browser_navigate	URLに移動	browser_navigate("google.com")
browser_click	要素をクリック（CSS）	browser_click("#submit-btn")
browser_type	要素にテキストを入力	browser_type("#search", "hello")
browser_press	キーを押す	browser_press("Enter")
browser_content	ページのテキストを取得	browser_content()
browser_screenshot	ブラウザのスクリーンショット	browser_screenshot()

📋 クリップボードツール

ツール	説明	例
clipboard_copy	クリップボードにコピー	clipboard_copy("Hello")
clipboard_paste	クリップボードの内容を取得	clipboard_paste()

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💡 使用例

例 1：メモ帳を開いてテキストを書く

User: Open notepad and write "Hello from AI!"

AI uses:
1. app_launch("notepad")
2. wait(1)
3. type_text("Hello from AI!")

例 2：スクリーンショットを撮る

User: What's on my screen right now?

AI uses:
1. screenshot()
2. [AI analyzes the image and describes what it sees]

例 3：Googleで検索する

User: Search for "Bridge MCP" on Google

AI uses:
1. chrome_open("https://google.com")
2. type_text("Bridge MCP")
3. press_key("enter")

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🔧 トラブルシューティング

Claude Desktopに「サーバーが切断されました」と表示される

1. パスを確認する - 設定内のパスが実際のbridge_mcp.pyファイルを指していることを確認してください。パスは絶対パスで指定し、JSONでは二重バックスラッシュ（\\）を使用する必要があります。

2. 手動でテストする - コマンドプロンプトを開き、次を実行します：

   cd "C:\path\to\Bridge-MCP"
   python bridge_mcp.py

実行が継続し、すぐに終了しないことを確認してください。停止するにはCtrl+Cを押します。

3. 依存関係をインストールする：

   pip install fastmcp httpx

4. Claude Desktopを再起動する - 設定を変更した後は、完全に終了してから再度開いてください。

ローカルエージェントがコマンドを受信しない

1. local_agent.pyがターミナルで実行中であることを確認してください（ターミナルを開いたままにしてください）。
2. エージェントの登録時にコールバックURLが正しいことを確認してください。
3. ローカルで使用する場合：http://127.0.0.1:8006
4. リモートアクセスの場合：ngrok（ngrok http 8006）を使用し、ngrokのURLを指定してください。

「エージェントが接続されていません」エラー

まずローカルエージェントを登録する必要があります：

register_agent("my-pc", "http://127.0.0.1:8006", "My PC")

Windows での Unicode／絵文字エラー

local_agent.py が Unicode エラーでクラッシュする場合、ターミナルが絵文字に対応していない可能性があります。この問題は最新バージョンで修正されています。

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☁️ FastMCP Cloud へのデプロイ

Bridge MCP は、簡単にアクセスできるよう FastMCP Cloud にデプロイできます。

1. このリポジトリをフォークします
2. fastmcp.cloud にアクセスします
3. GitHub でサインインします
4. フォークしたリポジトリからプロジェクトを作成します
5. エントリーポイントを bridge_mcp.py に設定します
6. デプロイします！

MCP は次の場所で利用できます：https://your-project.fastmcp.app/mcp

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🤝 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！次の方法でご協力いただけます。

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add amazing feature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/amazing-feature）
5. プルリクエストを作成します

コントリビューションのアイデア

• ブラウザーの対応を追加する（Firefox、Edge）
• Linux の対応を追加する
• macOS の対応を追加する
• 自動化ツールを追加する
• UI 要素の検出を改善する
• OCR 機能を追加する

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📜 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスのもとで公開されています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

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🙏 謝辞

• FastMCP - 素晴らしい MCP フレームワーク
• Anthropic - MCP プロトコルを作成

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👤 作者

Barham Agha

• GitHub： @BarhamAgha1

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AI コミュニティのために ❤️ を込めて作成