🖼️ MCP Screenshot Server について
Windows 向けの MCP 対応 Python サービスで、全画面、指定ウィンドウ、任意領域を撮影できます。HTTP API 経由で PNG または Base64 画像を返し、AI エージェントや自動化ワークフローに利用できます。
主な機能
- 01全画面キャプチャ
- 02タイトル指定でウィンドウ撮影
- 03任意領域の撮影
- 04PNG または Base64 画像の出力
- 05FastAPI ベースの REST API
活用シーン
- 01AI エージェントへの画像提供
- 02QA 自動化パイプライン
- 03リモート監視と撮影
- 04視覚的なデバッグとログ記録
MCP 対応
クライアントからスクリーンショットを要求できる、MCP 対応 REST API を提供します。画像は PNG または Base64 で返されます。
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。
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。
ツール
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
🖼️ MCP スクリーンショットサーバー
Windows 向けに FastAPI で構築された、軽量で MCP 互換のスクリーンショットマイクロサービスです。
シンプルな HTTP 呼び出しで、AI エージェントや自動化ツールが全画面、指定領域、または特定のウィンドウのスクリーンショットを撮影できます。
🔧 機能
- 📸 全画面のスクリーンショットを撮影
- 🪟 タイトルを指定して特定のウィンドウを撮影
- 🔲 カスタム領域
[x, y, width, height]を撮影 - 🧠 MCP 準拠の REST API
- 🖼️ PNG または base64 形式で画像を返します
- 🚀 FastAPI で構築されており、本番環境や LLM での利用に対応
🧠 使用例
- Model Context Protocol (MCP) を使った LLM との統合
- QA テスト自動化パイプライン
- モニタリングおよびリモートキャプチャツール
- エージェント向けのビジュアルログ記録/デバッグツール
📦 インストール
git clone https://github.com/yourusername/mcp-screenshot-server.git
cd mcp-screenshot-server
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # or .venv\Scripts\activate on Windows
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload
🔌 API の使い方
POST /screenshot
リクエストの JSON 本文:
{
"region": [0, 0, 1280, 720], // optional
"window_title": "Untitled - Notepad", // optional
"base64": true // optional (default: false)
}
レスポンス(base64 モード):
{
"status": "ok",
"mode": "region",
"image_format": "base64",
"image": "<base64-encoded-image>"
}
🛠️ 技術スタック
- Python 3.11+
- FastAPI
- スクリーンショット撮影用の
mssまたはpyautogui - 画像処理用の
pillow - ウィンドウ照合用の
pygetwindow(任意)
📄 ライセンス
MIT ライセンスです。
商用・個人を問わず、自由に使用、フォーク、統合できます。
詳細は LICENSE をご覧ください。
📬 コントリビューション
プルリクエストや課題の報告を歓迎します!
機能の追加や、プラットフォーム間の互換性(例:Mac/Linux 対応)の向上には、PR を作成してください。
🙋 よくある質問
-
Linux/macOS で動作しますか?
まだ対応していません。このバージョンは Windows 向けですが、拡張は歓迎します。 -
MCP 認定を受けていますか?
LLM エージェントとの互換性を最大限に高めるため、このプロジェクトは MCP 仕様にできる限り準拠することを目指しています。
🧠 着想元
- Anthropic の Model Context Protocol
- LLM と Python を活用した実際の自動化事例
Would you like me to tailor a specific section to emphasize AI agent use (e.g., “how to use with o1 or GPT-4o via plugin”)?
コメント
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。