基于 Model Context Protocol (MCP) 的桌面自动化 MCP 服务器实现。通过 JSON-RPC 与客户端通信,提供资源管理、工具注册/执行、以及基于提示模板的交互能力,支持多种传输方式(如 STDIO)以为 LLM 客户端提供可扩展的上下文服务。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现,为 LLM 客户端提供桌面上下文信息和操作能力,核心功能包括截图与 OCR、鼠标/键盘输入、窗口管理、模板匹配等工具的注册与执行,以及基于 JSON-RPC 的通信。服务器当前通过标准输入输出(stdio)作为传输通道,设计目标支持多种传输协议(如 Stdio、SSE、WebSocket),以为本地桌面应用的智能化对话与操作提供低延迟、可扩展的后端能力。
基于 MCP 的后端服务器实现,提供通过 Cheat Engine 与 LLM 客户端之间的 JSON-RPC 通信,支持内存读取、工具调用以及提示模板渲染等上下文服务的本地化 MCP 服务器。
通过 Model Context Protocol (MCP) 让 AI 控制网易云音乐客户端的播放、音量和搜索等功能。
一个基于MCP协议的服务器,通过AutoHotkey提供Windows桌面自动化功能,使LLM能够执行窗口控制、键盘鼠标操作、屏幕OCR等任务。
通过MCP协议控制Windows系统,为 Claude 等LLM提供桌面操作能力,实现人机交互自动化。