"UI 自动化" 标签

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对 Android 设备的远程控制、屏幕观察/截图、UI 层级分析以及与 Volcengine GUI Agent 的智能交互能力；通过 MCP 的 JSON-RPC 方式对外暴露工具接口，支持任务驱动的自主执行与多种操作场景的扩展。

基于 Model Context Protocol（MCP）的后端实现，为 AI 客户端提供资源、工具调用能力与提示模板渲染等上下文服务；通过 JSON-RPC 2.0 以换行分隔的文本协议在标准输入输出（STDIN/STDOUT）上与客户端通信，支持对桌面应用的自动化控制与上下文信息管理。

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 Windows 后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行，以及提示模板渲染等能力；通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持标准的传输方式（如 STDIO），并面向搭建 LLM 驱动的桌面自动化应用场景（鼠标、键盘、窗口、截图等操作）。

winshot-mcp 是一个 MCP 服务器，为 LLM 提供窗口截图功能，使 LLM 能够获取和分析应用程序的用户界面。