简介

MaaMCP 是一个 MCP 服务器，将 MaaFramework 的强大自动化能力通过标准化的 MCP 接口暴露给 AI 助手（如 Claude）。通过本服务器，AI 助手可以：

• 🤖 Android 自动化 - 通过 ADB 连接并控制 Android 设备/模拟器
• 🖥️ Windows 自动化 - 控制 Windows 桌面应用程序
  • 🎯 后台操作 - Windows 上的截图与控制均在后台运行，不占用鼠标键盘，您可以继续使用电脑做其他事情
• 🔗 多设备协同 - 同时控制多个设备/窗口，实现跨设备自动化
• ⚡ 双模式运行 - 串行模式（同步执行）和流水线模式（后台持续截图），适应不同场景需求
• 👁️ 智能识别 - 使用 OCR 识别屏幕文字内容
• 🎯 精准操作 - 执行点击、滑动、文本输入、按键等操作
• 📸 屏幕截图 - 获取实时屏幕截图进行视觉分析

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功能特性

🔍 设备发现与连接

• find_adb_device_list - 扫描可用的 ADB 设备
• find_window_list - 扫描可用的 Windows 窗口
• connect_adb_device - 连接到 Android 设备
• connect_window - 连接到 Windows 窗口

👀 屏幕识别

• ocr - 光学字符识别（高效，推荐优先使用）
• screencap - 屏幕截图（按需使用，token 开销大）

🎮 设备控制

• click - 点击指定坐标（支持多触点/鼠标按键选择、长按）
  • Windows 上支持指定鼠标按键：左键、右键、中键
• double_click - 双击指定坐标
• swipe - 滑动手势（Android 设备滚动/翻页优先使用）
• input_text - 输入文本
• click_key - 按键操作（支持长按）
  • Android 上可模拟系统按键：返回键(4)、Home键(3)、菜单键(82)、音量键等
  • Windows 上支持虚拟按键码：回车(13)、ESC(27)、方向键等
• keyboard_shortcut - 键盘快捷键
  • 支持组合键：Ctrl+C、Ctrl+V、Alt+Tab 等
• scroll - 鼠标滚轮（仅 Windows）

⚡ 流水线模式（多线程后台监控）

• start_pipeline - 启动后台监控流水线，持续截图并缓存图片路径
• stop_pipeline - 停止流水线
• get_new_messages - 获取流水线缓存的新截图路径
• get_pipeline_status - 获取流水线运行状态

📝 Pipeline 生成与运行

• get_pipeline_protocol - 获取 Pipeline 协议文档
• save_pipeline - 保存 Pipeline JSON 到文件（支持新建和更新）
• load_pipeline - 读取已有的 Pipeline 文件
• run_pipeline - 运行 Pipeline 并返回执行结果（支持单/多文件、Custom action agent 自动启动）

🛑 Pipeline 终止

• stop_pipeline - 原子地停止 Tasker / Agent 子进程 / OCR 循环，杜绝后台孤儿进程

快速开始

安装方式

方式一：通过 uv 安装（推荐）

需要先安装 uv

uvx maa-mcp

方式二：通过 pip 安装

pip install maa-mcp

方式三：从源码安装

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/MistEO/MaaMCP.git
   cd MaaMCP
   

2. 安装 Python 依赖

   pip install -e .
   

运行方式

MaaMCP 提供两种运行模式：

标准服务器（串行模式）

传统的同步执行方式，适合简单任务：

# 已安装包的情况
maa-mcp

# 从源码开发运行
python -m maa_mcp

流水线服务器（多线程后台监控）

多线程异步执行方式，适合需要高频屏幕监控的实时自动化任务：

# 已安装包的情况
maa-mcp-server

# 从源码开发运行
python -m maa_mcp.pipeline_server

两种服务器的功能完全一致，均支持串行模式和流水线模式的自动化流程。区别在于流水线服务器内部使用独立的后台线程持续采集屏幕截图，可根据任务需求灵活选择。

配置客户端

在 Cursor 等软件中，添加 MCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "MaaMCP": {
      "command": "maa-mcp"
    }
  }
}

或

在 Cherry Studio 等软件中，添加 MCP 命令：

uvx maa-mcp

使用示例

配置完成后，可以这样使用：

Android 自动化示例：

请用 MaaMCP 工具帮我连接 Android 设备，打开美团帮我点一份外卖，我想吃中餐，一人份，20 元左右的

Windows 自动化示例：

请用 MaaMCP 工具，看看我现在这页 PPT 怎么加一个旋转特效，操作给我看下

Pipeline 生成示例：

请用 MaaMCP 工具连接我的设备，帮我打开设置，进入显示设置，调整亮度到 50%。
操作完成后，帮我生成这个流程的 Pipeline JSON，以便后续可以直接运行。

MaaMCP 会自动：

1. 扫描可用设备/窗口
2. 建立连接
3. 自动下载并加载 OCR 资源
4. 执行识别和操作任务

工作流程

MaaMCP 遵循简洁的操作流程，支持多设备/多窗口协同工作，并提供两种运行模式：

graph LR
    A[扫描设备] --> B[建立连接]
    B --> C1[串行模式]
    B --> C2[流水线模式]
    C1 --> D[执行自动化操作]
    C2 --> D

1. 扫描 - 使用 find_adb_device_list 或 find_window_list
2. 连接 - 使用 connect_adb_device 或 connect_window（可连接多个设备/窗口，获得多个控制器 ID）
3. 操作 - 通过指定不同的控制器 ID，对多个设备/窗口执行 OCR、点击、滑动等自动化操作

双模式运行

MaaMCP 支持两种运行模式，可根据任务需求灵活选择：

串行模式（默认）

传统的同步执行方式，一个指令完成后再执行下一个：

OCR识别 → 分析结果 → 执行操作 → OCR识别 → ...

适用场景：简单任务、对实时性要求不高的场景

流水线模式（多线程后台监控）

多线程异步执行方式，后台持续采集屏幕信息，主线程专注于决策和操作：

graph LR
    subgraph 后台线程
        S1[持续截图] --> S2[缓存图片路径]
        S2 --> S3[推送到消息队列]
        S3 --> S1
    end
    subgraph 主线程
        M1[获取截图路径] --> M2[视觉分析]
        M2 --> M3[决定是否OCR]
        M3 --> M4[执行操作]
        M4 --> M1
    end

工作流程：

1. 启动流水线 - 调用 start_pipeline(controller_id) 启动后台监控
2. 获取截图 - 调用 get_pipeline_status() 检查状态，get_new_messages() 获取截图路径
3. 分析执行 - 读取图片进行视觉分析，根据需要调用 OCR，执行点击等操作
4. 停止流水线 - 任务完成后调用 stop_pipeline() 释放资源

优势：

• 后台持续截图，AI 可直接查看完整画面进行决策
• AI 可根据图片内容自行决定是否需要 OCR、具体 OCR 哪个区域
• 支持高频屏幕监控，不错过任何界面变化
• 适合需要快速响应的实时自动化任务
• 消息队列机制，支持异步处理

使用示例：

请用 MaaMCP 工具连接我的设备，使用流水线模式监控屏幕，当出现特定弹窗时自动点击确认。

Pipeline 生成功能

MaaMCP 支持让 AI 将执行过的操作转换为 MaaFramework Pipeline JSON 格式，实现一次操作，无限复用。

工作原理

graph LR
    A[AI 执行操作] --> B[操作完成]
    B --> C[AI 阅读 Pipeline 文档]
    C --> D[AI 智能生成 Pipeline]
    D --> E[保存 JSON 文件]
    E --> F[运行验证]
    F --> G{是否成功?}
    G -->|是| H[完成]
    G -->|否| I[分析失败原因]
    I --> J[修改 Pipeline]
    J --> F

1. 执行操作 - AI 正常执行 OCR、点击、滑动等自动化操作
2. 获取文档 - 调用 get_pipeline_protocol 获取 Pipeline 协议规范
3. 智能生成 - AI 根据文档规范，将有效操作转换为 Pipeline JSON
4. 保存文件 - 调用 save_pipeline 保存生成的 Pipeline
5. 运行验证 - 调用 run_pipeline 验证 Pipeline 是否正常运行
6. 迭代优化 - 根据运行结果分析失败原因，修改 Pipeline 直到成功

智能生成的优势

与机械录制不同，AI 智能生成具有以下优势：

• 只保留成功路径：如果操作过程中尝试了多条路径（如先进入 A 菜单没找到，返回后又进入 B 菜单才找到），AI 会只保留最终成功的路径，去掉失败的尝试
• 理解操作意图：AI 能够理解每个操作的目的，生成语义清晰的节点名称
• 优化识别条件：根据 OCR 结果智能设置识别区域和匹配条件
• 验证与迭代：通过运行验证发现问题，自动修复并增强鲁棒性

验证与迭代优化

Pipeline 生成后，AI 会自动进行验证和优化：

1. 运行验证 - 执行 Pipeline 检查是否成功
2. 失败分析 - 如果失败，分析具体哪个节点出错及原因
3. 智能修复 - 常见优化手段：
   • 增加备选识别节点（在 next 列表中添加多个候选）
   • 放宽 OCR 匹配条件（使用正则表达式或部分匹配）
   • 调整 roi 识别区域
   • 增加等待时间（post_delay）
   • 添加中间状态检测节点
4. 重新验证 - 修改后再次运行，直到稳定成功

如果发现 Pipeline 逻辑本身有问题，AI 还可以重新执行自动化操作，结合新旧经验生成更完善的 Pipeline。

示例输出

{
  "开始任务": {
    "recognition": "DirectHit",
    "action": "DoNothing",
    "next": ["点击设置"]
  },
  "点击设置": {
    "recognition": "OCR",
    "expected": "设置",
    "action": "Click",
    "next": ["进入显示"]
  },
  "进入显示": {
    "recognition": "OCR",
    "expected": "显示",
    "action": "Click",
    "next": ["调整亮度"]
  },
  "调整亮度": {
    "recognition": "OCR",
    "expected": "亮度",
    "action": "Swipe",
    "begin": [200, 500],
    "end": [400, 500],
    "duration": 200
  }
}

多文件 Pipeline 加载

run_pipeline 和 load_pipeline 接受 str 或 list[str]：

# 单文件
run_pipeline(controller_id, "main.json")

# 单文件 list（与 str 等价）
run_pipeline(controller_id, ["main.json"])

# 多文件：一个文件中的节点可以引用另一个文件的节点
run_pipeline(
    controller_id,
    ["main.json", "battle.json", "login.json"],
    on_conflict="strict",  # 默认 strict：节点名冲突立即报错
)

合并语义：

• 所有文件的节点被合并到 Resource 的同一全局节点表
• 节点 next 引用在合并后的命名空间内解析（支持跨文件引用）
• 节点冲突默认 strict 模式（不写入 Resource）；可设为 overwrite 允许后文件覆盖
• 加载是原子的：所有预校验通过后才写入 Resource
• 节点驻留：已加载的节点持续驻留，切换 pipeline 集时调用 clear_pipeline_resources() 重置

注意事项

📌 Windows 自动化限制：

• 部分游戏或应用的反作弊机制可能会拦截后台控制操作
• 若目标应用以管理员权限运行，MaaMCP 也需要以管理员权限启动
• 不支持对最小化的窗口进行操作，请保持目标窗口在非最小化状态
• 若默认的后台截图/输入方式不可用（如截图为空、操作无响应），AI 助手可能会尝试切换到前台方式，届时会占用鼠标键盘

平台支持

Linux 说明：

• Linux 下可正常使用 ADB 方式控制 Android 设备。
• 不支持 Win32 桌面窗口控制 —— find_window_list() / connect_window() 在非 Windows 平台会返回 None 或抛错。
• 若在 Linux 下看到 ANSI 颜色转义码（如 [31m...）混入 MCP stdio 流，是与部分 MCP 客户端的已知交互问题。日志仍然会写入 ~/.local/share/MaaMCP/logs/，不受影响。

常见问题

常见问题

OCR 识别失败，报错 "Failed to load det or rec" 或提示资源不存在

首次使用时，会自动下载 OCR 模型文件。但可能出现下载失败等情况，请检查数据目录：

• Windows: C:\Users\<用户名>\AppData\Local\MaaMCP\resource\model\ocr\
• macOS: ~/Library/Application Support/MaaMCP/resource/model/ocr/
• Linux: ~/.local/share/MaaMCP/resource/model/ocr/

1. 检查上述目录中是否有模型文件（det.onnx, rec.onnx, keys.txt）
2. 检查 model/download.log 中是否出现资源下载异常
3. 手动执行 python -c "from maa_mcp.download import download_and_extract_ocr; download_and_extract_ocr()" 再次尝试下载

LM Studio 提示 'maa-mcp' 不是内部或外部命令

在 LM Studio 中配置 MCP 服务器时，需要 maa-mcp 可执行文件在 PATH 上。Windows 下 pip install 默认把脚本装到 <Python 安装目录>\Scripts\（例如 C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Programs\Python\Python310\Scripts\），这个目录通常不在 PATH 中。修复：

# 把 Scripts 目录加到用户 PATH（永久）
setx PATH "%PATH%;%LOCALAPPDATA%\Programs\Python\Python310\Scripts"

然后重启 LM Studio。验证：新开一个终端执行 where maa-mcp 应该返回脚本路径。详见 #6。

关于 ISSUE

提交问题时，请提供日志文件，日志文件路径如下：

• Windows: C:\Users\<用户名>\AppData\Local\MaaMCP\debug\maa.log
• macOS: ~/Library/Application Support/MaaMCP/debug/maa.log
• Linux: ~/.local/share/MaaMCP/debug/maa.log

许可证

本项目采用 GNU AGPL v3 许可证。

致谢

• MaaFramework - 提供强大的自动化框架
• FastMCP - 简化 MCP 服务器开发
• Model Context Protocol - 定义 AI 工具集成标准