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LocalPlay MCP Server

LocalPlay MCP Server

本地服务
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代码仓库

关于 LocalPlay MCP Server

LocalPlay MCP Server 是用于本地控制鼠标的 MCP 服务，面向需要通过 MCP 操作鼠标的客户端。它支持坐标移动、点击、拖拽和滚动。

主要功能

  1. 01按坐标移动鼠标
  2. 02在当前位置或指定位置点击
  3. 03从起点拖拽到目标位置
  4. 04执行鼠标滚动

适用场景

  1. 01将鼠标移至指定坐标
  2. 02点击当前位置或指定位置
  3. 03拖拽鼠标完成移动操作
  4. 04向上或向下滚动

MCP 相关

该项目提供本地 MCP 服务，将鼠标控制能力开放给 MCP 客户端。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "localplay": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "build"
      ]
    }
  }
}
启动命令docker run -i --rm build

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
ocibuild

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

LocalPlay MCP 服务

用于本地运行 MCP（Model Context Protocol）服务的项目，实现鼠标控制功能。

用于本地运行 MCP（Model Context Protocol）服务的项目，实现鼠标控制功能。

安装 | 安装

使用 uv 安装依赖：

使用 uv 安装依赖：

uv add "mcp[cli]" pyautogui

或者使用 pip：

或者使用 pip：

pip install "mcp[cli]" pyautogui

使用方法 | 使用方法

启动服务器 | 启动服务器

运行以下命令启动 MCP 开发服务器：

运行以下命令启动 MCP 开发服务器：

    "localplay-mcp-server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/localplay-mcp-server",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
使用 Docker | 使用 Docker

您也可以使用 Docker 来运行服务器：

您也可以使用 Docker 来运行服务器：

# 构建Docker镜像 | Build the Docker image
docker build -t localplay-mcp-server .

# 运行Docker容器 | Run the Docker container
docker run -p 8080:8080 localplay-mcp-server
服务器功能 | 服务器功能

当前服务器实现了以下鼠标控制功能：

当前服务器实现了以下鼠标控制功能：

  • 移动鼠标 | 移动鼠标：将鼠标移动到指定坐标位置 | 将鼠标移动到指定坐标位置
  • 鼠标点击 | 鼠标点击：在当前位置或指定位置执行鼠标点击操作 | 在当前位置或指定位置执行鼠标点击操作
  • 鼠标拖拽 | 鼠标拖拽：从一个位置拖拽到另一个位置 | 从一个位置拖拽到另一个位置
  • 鼠标滚动 | 鼠标滚动：执行鼠标滚轮滚动操作 | 执行鼠标滚轮滚动操作
使用示例 | 使用示例
  1. 移动鼠标 | 移动鼠标：将鼠标移动到指定坐标，例如 (100, 200) | 将鼠标移动到指定坐标，例如 (100, 200)
  2. 鼠标点击 | 鼠标点击：在当前位置或指定位置进行点击操作 | 在当前位置或指定位置进行点击操作
  3. 鼠标拖拽 | 鼠标拖拽：从起始位置拖拽到目标位置 | 从起始位置拖拽到目标位置
  4. 鼠标滚动 | 鼠标滚动：执行向上或向下的滚动操作 | 执行向上或向下的滚动操作

许可证 | 许可证

本项目基于 MIT 许可证开源。详情请查看 LICENSE 文件。

本项目基于 MIT 许可证开源。详情请查看 LICENSE 文件。

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从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。