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MCP Server · AI代理

Ui Agent MCP

UI Agent MCP是一个为AI代理提供完整UI访问和控制能力的平台,支持屏幕捕捉、文本识别、鼠标键盘操作等多种功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 31
PythonAI代理工作流自动化

快速开始

作者 / 组织
4shil
提供方
4shil
运行时
Python

工具数量

31

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Ui Agent MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 31 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python dashboard.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "ui-agent-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "dashboard.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 31 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

UI代理MCP

给AI代理 完成UI访问 --查看屏幕、阅读文本、单击、键入、滚动、拖动。

🚀 一个命令安装

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/4shil/ui-agent-mcp/main/quickinstall.sh | bash

或手动:

git clone https://github.com/4shil/ui-agent-mcp.git
cd ui-agent-mcp
bash install.sh

🧠 模型

型号尺寸用途
佛罗伦萨-2 (微软)~0.9GBUI理解、元素检测
GLM-OCR (Z.AI)~0.7GB文本、表格、公式提取

安装过程中两者都会自动下载。建议使用GPU(NVIDIA CUDA),但CPU可以工作。

🎮 TUI仪表板

安装后启动交互式仪表板:

cd ~/ui-agent-mcp
source .venv/bin/activate
python dashboard.py

特征:

  • 🔥 实时GPU监控(利用率条、内存、温度)
  • 💻 系统统计数据(CPU、RAM、正常运行时间)
  • 🤖 模型下载状态
  • 📊 行动分析(总计、每小时、错误、顶级行动)
  • 🖥️ 实时MCP服务器日志流
  • 📥 一键式模型下载
  • 🔍 健康检查
  • ⌨️ q =退出, r =刷新

🔌 MCP 服务器

启动MCP服务器(25个AI代理工具):

source .venv/bin/activate
python server.py

MCP配置

{
  "mcpServers": {
    "ui-agent": {
      "command": "python3",
      "args": ["server.py"],
      "cwd": "/home/USER/ui-agent-mcp"
    }
  }
}

🛠 25工具

屏幕截图

screenshot · screenshot_region · get_screen_info

视觉(Florence-2)

describe_ui · describe_ui_detailed · locate_element · locate_all · detect_all

OCR(GLM-OCR)

read_text · read_text_region · read_table · read_formula · read_form

老鼠

click · double_click · right_click · hover · scroll · drag · get_mouse_position

键盘

type_text · press_key · hotkey · type_and_enter

复合

find_and_click · type_into · wait_for_element

应用程序和安全

open_app · close_app · get_focused_window · get_safety_stats

📋 代理循环模式

1. screenshot()                    → see
2. describe_ui() / read_text()     → understand
3. locate_element()                → find
4. click() / type()                → act
5. screenshot()                    → verify

🔧 命令

bash install.sh              # Full install (deps + venv + models + config)
bash scripts/health_check.sh # Verify everything
bash scripts/download_models.sh  # Re-download models
bash scripts/uninstall.sh    # Remove everything
python dashboard.py          # Launch TUI dashboard
python server.py             # Start MCP server

📁 项目结构

ui-agent-mcp/
├── install.sh              # One-command installer
├── quickinstall.sh         # curl | bash installer
├── server.py               # MCP server (25 tools)
├── dashboard.py            # TUI dashboard
├── vision.py               # Florence-2 vision engine
├── ocr_engine.py           # GLM-OCR text extraction
├── screen_capture.py       # Screenshot via mss
├── ui_controller.py        # Mouse/keyboard actions
├── element_finder.py       # Smart find + click
├── safety.py               # Rate limits, audit log
├── config.py               # Settings
├── requirements.txt        # Python deps
├── requirements-tui.txt    # TUI deps
├── mcp_config.json         # OpenClaw config
├── scripts/
│   ├── setup_deps.sh       # System packages
│   ├── setup_python.sh     # Venv + pip with progress
│   ├── detect_gpu.sh       # GPU detection
│   ├── download_models.sh  # Model downloader
│   ├── setup_mcp.sh        # MCP config generator
│   ├── setup_service.sh    # Systemd service
│   ├── health_check.sh     # Status checker
│   └── uninstall.sh        # Cleanup
├── tests/
│   └── test_all.py
└── models/                 # AI models (downloaded)

📦 需求

  • Python 3.10+
  • Linux(x11)/macOS/Windows
  • GPU可选(建议使用NVIDIA CUDA)

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

31

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

UI控制Python本地部署AI代理自动化工具屏幕捕捉文本识别

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 31 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Ui Agent MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python dashboard.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Ui Agent MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Ui Agent MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Ui Agent MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Ui Agent MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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