我们构建了一个控制计算机的MCP服务器。
你听说过OpenAI的操作员,听说过Claude的计算机使用。现在是开源替代品:来自screenpipe的Computer Use SDK。
它原生支持macOS——无需虚拟机,没有限制。你可以按需使用任何应用程序或网站。
不依赖像素识别——它依靠底层桌面渲染元素,使其比基于像素的视觉模型快得多且可靠得多。
现在你可以使用我们的MCP服务器和客户端,通过简单的Hello World模板开始构建自己的代理。
我们的MCP服务器提供了以下工具:
这些将成为计算基本单元,允许AI控制你的计算机并为你完成任务。你会构建什么?来访问我们的网站 https://screenpi.pe
代理发送消息
https://github.com/user-attachments/assets/f8687500-9a8c-4a96-81b6-77562feff093
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打开Arc浏览器
git clone https://github.com/m13v/computer-use-ai-sdk.git
cd MCP-server-client-computer-use-ai-sdk
# 安装Rust(如果尚未安装)
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
# 安装Node.js和npm(如果尚未安装)
# 访问 https://nodejs.org/ 或使用nvm
# 运行后端服务器
cd mcp-server-os-level
cargo run --bin server
# 保持运行
# 在新终端中运行CLI界面客户端(适合调试)
cd mcp-client-cli-interface
npm install # 首先安装依赖项
# 将Anthropic API密钥设置为环境变量
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxx # 使用你的实际Anthropic API密钥替换
# 对于Windows,使用:set ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxx
# 对于永久设置,添加到你的shell配置文件(如.bashrc, .zshrc等)
npx tsx main.ts
# 在新终端中运行CLI界面客户端(适合调试)
cd mcp-client-nextjs
npm install # 首先安装依赖项
# 通过命令行设置API密钥
echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-XXXXXXXX" > .env # 替换XXXXXXXX为你的实际密钥
# 或者追加以保留其他环境变量
# echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-XXXXXXXX" >> .env
npm run dev
# 转到提供的localhost网页
https://github.com/m13v/computer-use-ai-sdk/issues/new/choose