Windows-MCP：用自然语言控制你的电脑，AI自动化新体验

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你是否想过只需用文字描述任务，电脑就能自动完成？Windows-MCP让这个想象成为现实。这个开源项目像一位懂你的数字助手，把自然语言指令转化为实际电脑操作，彻底改变人机交互方式。

🔍 核心功能解析（无需计算机视觉！）

Windows-MCP的独特之处在于它抛弃了传统屏幕识别技术，通过直接读取Windows底层数据实现精准控制：

功能类别 工具名称 实际应用场景
基础操作 Click-Tool 点击指定坐标位置
Type-Tool 在输入框填写文字
Move-Tool 移动鼠标指针
高级控制 Shortcut-Tool 执行Ctrl+C等组合键
Launch-Tool 从开始菜单启动应用
Shell-Tool 运行PowerShell命令
系统交互 State-Tool 获取当前窗口状态+截图
Clipboard-Tool 读写剪贴板内容
Scroll-Tool 滚动页面内容

⚡ 真实性能数据

  • ❀
    操作延迟：1.5-2.3秒/动作（实测鼠标点击间隔）
  • ❀
    支持系统：Windows 7/8/8.1/10/11全系列
  • ❀
    技术依赖：纯Python实现，无需特殊硬件

“最让我惊讶的是它不需要训练专用模型，任何LLM都能驱动这套系统”——项目开发者Jeomon George如此描述其设计理念

🛠️ 手把手安装指南（3步完成）

前置准备

# 必备组件清单
pip install uv        # Astra包管理器
npm install -g @anthropic-ai/dxt  # 桌面扩展组件

安装流程

graph TD
    A[克隆仓库] --> B[构建扩展]
    B --> C[安装到Claude]
    C --> D[开始使用]

    subgraph 具体命令
    A -->|git clone https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP.git| B
    B -->|npx @anthropic-ai/dxt pack| C
    C -->|在Claude设置中加载.dxt文件| D
    end

  1. 获取源代码

    git clone https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP.git
cd Windows-MCP

  2. 编译桌面扩展
    运行构建命令生成.dxt安装包：

    npx @anthropic-ai/dxt pack

  3. Claude桌面端集成
    在Claude应用中：
    设置 → 扩展 → 安装扩展 → 选择生成的.dxt文件

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💡 提示：遇到集成问题可查阅MCP官方文档，内含日志查看和常见问题解决方案

🌟 真实应用场景演示

案例1：跨应用数据整理

  1. 语音指令：”打开Excel，把邮件里的季度数据粘贴到B列”
  2. MCP自动执行：

    • ❀
      调用Launch-Tool启动Outlook
    • ❀
      使用Click-Tool选择邮件内容
    • ❀
      Shortcut-Tool执行Ctrl+C复制
    • ❀
      启动Excel并定位到B列
    • ❀
      Shortcut-Tool执行Ctrl+V粘贴

案例2：网页信息抓取

# Scrape-Tool工作流程
当用户要求"获取产品价格"时：
1. 激活浏览器窗口
2. 识别价格元素位置
3. 提取文本内容
4. 通过Clipboard-Tool传回结果

⚠️ 重要注意事项（使用前必读）

当前技术限制

  • ❀

    文本选择精度
    由于依赖a11y无障碍树，精确选择段落中特定句子仍有挑战（开发中）

  • ❀

    编程场景适配
    Type-Tool适合输入文本，但直接编写代码会导致整段粘贴（即将优化）

安全警告

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该工具直接操作系统底层，请勿在以下环境使用：

  • ❀
    存有关键业务数据的电脑
  • ❀
    未保存重要文档的工作机
  • ❀
    涉及金融操作的设备

❓ 用户高频问题解答

Q1：需要特定AI模型吗？

不需要！Windows-MCP兼容所有LLM，无论是Claude、GPT还是开源模型，只需支持MCP协议即可。

Q2：会记录我的操作数据吗？

项目完全开源（MIT许可），所有代码透明可查，无任何数据上传功能。

Q3：支持多显示器环境吗？

是的，坐标定位自动适配当前主屏幕坐标系。

Q4：企业商用需要授权吗？

MIT许可证允许免费商用，仅需保留版权声明。

📚 技术深度解析

架构设计亮点

graph LR
    User[用户指令] --> LLM[语言模型]
    LLM --> MCP[MCP协议转换]
    MCP --> WinAPI[Windows系统调用]
    WinAPI --> Action[执行操作]

核心组件协作流程：

  1. 用户输入自然语言指令
  2. LLM解析意图并生成MCP指令集
  3. DXT扩展将指令转为系统级操作
  4. 通过Windows API执行具体动作
  5. 将执行结果反馈给用户

性能优化关键

  • ❀
    内存控制：Python 3.13+的内存优化特性降低资源占用
  • ❀
    并行处理：异步执行截图与UI分析任务
  • ❀
    缓存机制：窗口状态数据复用减少重复采集

🏆 项目影响力追踪

Star History Chart

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开源半年内获得800+星标，被纳入Anthropic官方推荐工具集

🤝 加入开发者社区

# 贡献代码步骤：
+ 1. Fork主仓库
+ 2. 创建特性分支（feat/xxx）
+ 3. 提交Pull Request
+ 4. 通过CI测试后合并

详细指南见CONTRIBUTING文档

📜 学术引用格式

@software{
  author       = {George, Jeomon},
  title        = {Windows-MCP: Lightweight open-source project for integrating LLM agents with Windows},
  year         = {2024},
  publisher    = {GitHub},
  url={https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP}
}

“

项目作者Jeomon强调：”我们的目标是让人工智能成为真正的生产力伙伴，而不是炫技的玩具”

最后提醒：技术革新往往伴随风险，请先在测试环境验证操作流程。这个开源项目正在持续进化，每周都有新功能推送，建议定期git pull获取更新！🚀