项目简介

本项目 'mcp_for_android' 仓库主要包含 ai_mcp_server 文件夹下的 MCP 服务器端实现，以及 AiAgentForAndroid 文件夹下的 Android 客户端示例代码。

MCP 服务器端 (ai_mcp_server) 基于 Python Flask 框架开发，旨在构建一个符合模型上下文协议 (MCP) 的后端服务，用于管理 Android 设备，并提供设备控制和应用自学习能力。服务器端通过 HTTP RESTful API 和自定义 TCP 协议与客户端通信，接收指令并控制 Android 设备执行相应操作。

Android 客户端 (AiAgentForAndroid) 作为一个示例应用，展示了如何与 MCP 服务器进行交互，接收服务器指令并控制 Android 设备。客户端需要安装在 Android 设备或模拟器上，并与服务器建立连接才能正常工作。

请注意，本仓库主要分析 MCP 服务器端实现，客户端代码仅作为辅助理解和演示用途。

主要功能点

设备注册与管理：支持客户端设备注册，声明设备能力。
指令执行：通过 HTTP API 接收自然语言指令，解析并转化为设备操作序列。
应用自学习：支持学习设备上已安装应用的操作方式，并将学习到的知识存储到知识库。
UI 状态获取：能够获取 Android 设备的 UI 状态信息，为 LLM 提供上下文。
TCP 通信：提供自定义 TCP 协议的 MCP 服务器，用于与客户端进行低延迟通信。
HTTP API：提供 RESTful API 接口，方便集成到其他系统或 LLM 客户端。
模型集成：集成了模型接口 (Model Interface)，可以与 OpenAI 等模型进行交互，提升自然语言理解和指令执行能力。

安装步骤 (MCP 服务器端 - ai_mcp_server)

克隆仓库到本地

git clone https://github.com/lmee/mcp_for_android.git
cd mcp_for_android/ai_mcp_server

创建并激活虚拟环境

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # 或者使用 venv\Scripts\activate (Windows)

安装依赖包

pip install -r requirements.txt

配置 API 密钥

在 'main.py' 文件中，你需要配置 OpenAI API 密钥 (或者 DeepSeek API 密钥，根据实际使用的模型而定)。你可以直接修改 'main.py' 文件中的 'api_key' 和 'base_url' 参数，或者设置环境变量 'DEEPSEEK_API_KEY'。

# main.py 文件中，修改为你的 API 密钥和 Base URL
model_interface = ModelInterface(api_key="your-api-key-here", base_url="your-api-base-url",app_learner=app_learner)

或者设置环境变量：

export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key-here"

运行服务器
```
python main.py
```
服务器默认会在以下端口启动：
- MCP TCP 服务器：8080 端口
- HTTP API 服务器：5000 端口

服务器配置 (MCP 客户端配置)

MCP 客户端 (例如 'AiAgentForAndroid' 客户端) 需要配置以下信息才能连接到 MCP 服务器。以下是 JSON 格式的配置信息示例，你需要根据你的实际服务器地址和端口进行修改。

{
  "server_name": "My MCP Server",  // 服务器名称，可以自定义
  "command": "python",          // 启动 MCP 服务器的命令，通常是 python 或 python3
  "args": [                     // 启动命令的参数列表
    "main.py"                  // 假设 main.py 是服务器主程序
  ],
  "host": "192.168.0.25",       // MCP 服务器的 IP 地址，替换为你的服务器 IP
  "port": 8080                 // MCP 服务器的 TCP 端口，默认为 8080
}

参数注释:

'server_name': 服务器的名称，用于客户端显示，可以自定义。
'command': 启动 MCP 服务器的命令，通常是 Python 解释器，例如 "python" 或 "python3"。
'args': 启动命令的参数列表，这里假设服务器主程序是 'main.py'，所以参数为 '["main.py"]'。
'host': 重要 MCP 服务器的 IP 地址。你需要将 '192.168.0.25' 替换为你实际部署 MCP 服务器的机器 IP 地址。如果客户端和服务器在同一台机器上，可以使用 '127.0.0.1' 或 'localhost'。
'port': 重要 MCP 服务器的 TCP 端口，默认为 '8080'。如果你的服务器配置了不同的端口，请修改此处。

请确保 Android MCP 客户端应用配置了正确的服务器 IP 地址 ('host') 和 TCP 端口 ('port')，才能成功连接到 MCP 服务器。

基本使用方法

启动 MCP 服务器：按照上述安装步骤运行 'main.py' 启动服务器。
安装并运行 Android MCP 客户端：在 Android 设备或模拟器上安装并运行 'AiAgentForAndroid' 客户端应用 (需要自行编译或构建)。
配置客户端连接：在 Android 客户端应用中，配置 MCP 服务器的连接信息，包括 IP 地址和端口 (参考上面的服务器配置)。
设备注册：客户端成功连接服务器后，设备会自动注册。
发送指令：通过 HTTP API 或 TCP 协议向 MCP 服务器发送指令，例如使用 POST 请求访问 '/execute' 接口，并传递包含 'device_id' 和 'command' 的 JSON 数据。你可以参考 'README.md' 中的 "示例用法" 部分，使用 'curl' 或 'requests' 等工具发送 HTTP 请求进行测试。
观察设备行为：服务器会解析指令，并将设备操作指令发送给 Android 客户端，客户端接收指令后会在 Android 设备上执行相应的操作。

示例 HTTP API 请求 (使用 curl):

设备注册:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"device_id": "my-android-phone", "capabilities": ["click", "swipe", "type_text"]}' http://localhost:5000/register_device

执行指令:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"device_id": "my-android-phone", "command": "打开微信发送 \'你好\' 给张三"}' http://localhost:5000/execute

学习应用:

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"device_id": "my-android-phone", "package_name": "com.tencent.mm"}' http://localhost:5000/learn_app

获取服务器状态:

curl http://localhost:5000/status

请注意： 'AiAgentForAndroid' 客户端代码可能需要您自行编译和部署到 Android 设备上，具体步骤请参考仓库中客户端相关的文档 (如有)。本仓库提供的代码为示例代码，可能不适合直接用于生产环境，您可能需要根据实际需求进行修改和完善。

关键词

项目简介

主要功能点

安装步骤 (MCP 服务器端 - ai_mcp_server)

服务器配置 (MCP 客户端配置)

基本使用方法

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