mcpField
A
AdsPower LocalAPI MCP Server Python

AdsPower LocalAPI MCP Server Python

ローカル
github.com/AdsPower開発ツール782 週間前に更新

AdsPower LocalAPI MCP Server Python について

AdsPower LocalAPI MCP Server Pythonは、AdsPower LocalAPIをMCPに接続し、LLMからAdsPowerブラウザーを操作したい人向けです。ブラウザーの起動・作成と、フィンガープリント設定の更新に対応するとREADMEに記載されています。

主な機能

  1. 01AdsPowerブラウザーの起動
  2. 02ブラウザーの作成
  3. 03フィンガープリント設定の更新

活用シーン

  1. 01LLM経由でのブラウザー作成
  2. 02Android UAを指定したブラウザー作成
  3. 03ブラウザーフィンガープリント設定の管理

MCP 対応

MCPサーバーとして、AdsPower LocalAPI経由でブラウザーの起動・作成やフィンガープリント設定の更新をクライアントから実行できます。

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

AdsPower LocalAPI MCP サーバー Python

AdsPower ブラウザー LocalAPI に対応する Model Context Protocol サーバーです。このサーバーを使用すると、LLM がブラウザーの起動や作成、ブラウザーのフィンガープリント設定の更新などを行えます。

Claude Desktop での使用方法

LLM にブラウザーの作成を依頼します:Create an Android UA browser using Chrome 134

Claude デスクトップ

Cursor での使用方法

Cursor

システム要件

  • AdsPower
  • Python 3.10 以降がインストールされていること。
環境のセットアップと uv のインストール

まず、uv をインストールして Python プロジェクトと環境をセットアップします。

MacOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
開発
# git clone 
git clone https://github.com/AdsPower/local-api-mcp-python.git

# cd
cd local-api-mcp-python

# venv
uv venv
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
uv pip install .

Claude Desktop で使用するには、サーバー設定を追加します。

macOS の場合:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

# Add the server to your claude_desktop_config.json
{
    "mcpServers": {
        "adspower-local-api": {
        "command": "uv",
        "args": [
            "--directory",
            "<Replace Your Project Path>/local-api-mcp-python",
            "run",
            "main.py"
        ]
        }
    }
}

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。