winpeek (Ezerfernandes)

Windows屏幕截图MCP服务器

一个仅支持Windows的模型上下文协议（MCP）服务器，使AI代理能够捕获应用程序或整个屏幕的屏幕截图，并通过本地或远程AI模型进行可选的视觉问答。

特性

• 全屏截图：捕获整个屏幕或特定显示器的屏幕截图
• 窗口特定捕获：按标题或进程名称定位特定的应用程序窗口
• 窗口枚举：列出所有可见窗口及其进程信息
• AI驱动的分析：使用OpenAI、Anthropic Claude或本地模型分析屏幕截图
• 多种图像格式：支持PNG和JPEG输出
• Windows集成：深度Windows API集成，实现可靠的窗口定位

需求

• Windows操作系统（建议使用Windows 10/11）
• Python 3.8或更高版本
• 必需的Python包（见requirements.txt）

安装

1. 克隆或下载此存储库

1. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

1. 设置API密钥（可选，用于AI分析）：

   # For OpenAI
   set OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

   # For Anthropic Claude
   set ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key

   # For local models (e.g., Ollama)
   set LOCAL_MODEL_URL=http://localhost:11434

用法

运行MCP服务器：

python screenshot_server.py

可用工具

capture_screen

捕获整个屏幕或特定显示器的屏幕截图。

参数：

• monitor （整数，可选）：监视器编号（0表示主监视器，1+表示附加监视器）
• format （字符串，可选）：图像格式（“png”或“jpeg”，默认：“png”）

capture_window

捕获特定应用程序窗口的屏幕截图。

参数：

• window_title （string）：窗口的标题或部分标题
• process_name （string）：进程名称（例如“notepad.exe”）
• format （字符串，可选）：图像格式（“png”或“jpeg”，默认：“png”）

注：要么 window_title 或 process_name 是必需的。

list_windows

列出所有可见的窗口及其标题和进程名称。

参数： 无

analyze_screenshot

使用AI分析屏幕截图并回答相关问题。

参数：

• image_data （string）：Base64编码图像数据
• question （string）：关于图像的问题
• model_provider （字符串，可选）：“openai”、“anthropic”或“local”（默认值：“openal”）
• model_name （字符串，可选）：特定型号名称（默认：“gpt-4-vision-preview”）

配置

环境变量

• OPENAI_API_KEY：用于GPT-4视觉分析的OpenAI API密钥
• ANTHROPIC_API_KEY：Claude分析的Anthropic API密钥
• LOCAL_MODEL_URL：本地模型API的URL（默认值：http://localhost:11434)

支持的AI模型

OpenAI

• gpt-4-vision-preview
• gpt-4o
• gpt-4o-mini

Anthropic

• claude-3-sonnet-20240229
• claude-3-haiku-20240307
• claude-3-opus-20240229

局部模型

• 任何具有视觉能力的Olama模型（例如。， llava, bakllava)
• 具有兼容API的自定义本地视觉模型

例子

基本屏幕截图

# Capture entire screen
{"tool": "capture_screen", "arguments": {}}

# Capture specific monitor
{"tool": "capture_screen", "arguments": {"monitor": 1, "format": "jpeg"}}

窗口特定捕获

# Capture by window title
{"tool": "capture_window", "arguments": {"window_title": "Notepad"}}

# Capture by process name
{"tool": "capture_window", "arguments": {"process_name": "chrome.exe"}}

AI分析

# Analyze with OpenAI
{
  "tool": "analyze_screenshot",
  "arguments": {
    "image_data": "base64_encoded_image_data",
    "question": "What applications are visible in this screenshot?",
    "model_provider": "openai"
  }
}

# Analyze with local model
{
  "tool": "analyze_screenshot",
  "arguments": {
    "image_data": "base64_encoded_image_data",
    "question": "Describe what you see in this image",
    "model_provider": "local",
    "model_name": "llava"
  }
}

安全考虑

• 此服务器需要Windows API访问权限，并且可以捕获敏感信息
• 截图可能包含私人数据-确保正确处理
• API密钥应安全存储，而不是提交给版本控制
• 使用远程AI模型时考虑网络安全

故障排除

常见问题

1. Windows模块导入错误：确保您在Windows上运行
2. 权限不足：如果捕获系统窗口，请以管理员身份运行
3. 未找到窗口：检查窗口标题 list_windows 工具优先
4. AI分析失败：验证API密钥设置是否正确

调试模式

通过修改脚本中的日志记录级别启用调试日志记录：

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件。

贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 进行更改
4. 在Windows上测试
5. 提交拉取请求