
Integracja serwera iMCP MCP
Serwer iMCP MCP łączy asystentów AI z natywnymi aplikacjami Maca, zapewniając bezpieczny dostęp do Wiadomości, Kontaktów, Kalendarza, Przypomnień, Pogody, Map i...
Zdalnie automatyzuj i kontroluj pulpity macOS przez agentów AI, płynnie i bezpiecznie, bez konieczności dodatkowych instalacji.
Serwer MCP “Remote MacOs Use” to otwartoźródłowy serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany, aby umożliwić agentom AI pełną kontrolę nad zdalnymi systemami macOS. Działa jako pomost między asystentami AI (takimi jak Claude Desktop App) a systemem macOS, pozwalając na zadania tradycyjnie wymagające bezpośredniego dostępu do systemu — jak zarządzanie plikami, kontrola aplikacji czy zdalna automatyzacja — bez konieczności dodatkowych kluczy API czy instalacji oprogramowania. Stanowi bezpośrednią alternatywę dla rozwiązań takich jak OpenAI Operator i jest zoptymalizowany pod autonomicznych agentów AI, umożliwiając bezpieczną i wydajną realizację złożonych operacji desktopowych z dowolnego miejsca. Usprawnia to workflow deweloperskie przez płynną integrację możliwości macOS w procesach napędzanych AI.
Nie znaleziono szablonów promptów w dostępnej dokumentacji repozytorium ani plikach.
W repozytorium ani dostępnych plikach nie udokumentowano żadnych jawnych zasobów MCP.
Nie znaleziono jawnej listy narzędzi (np. w server.py
) w strukturze repozytorium czy dokumentacji.
Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz najnowszą wersję Windsurf.
Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (windsurf.config.json
).
Dodaj Remote MacOs Use MCP Server do sekcji mcpServers
:
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.
Zweryfikuj w interfejsie Windsurf, że serwer MCP jest aktywny.
Zabezpieczenie kluczy API (przykład z użyciem zmiennych środowiskowych):
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"],
"env": {
"SOME_SECRET_KEY": "${{ secrets.SOME_SECRET_KEY }}"
},
"inputs": {
"api_key": "${{ secrets.SOME_SECRET_KEY }}"
}
}
}
}
Zainstaluj aplikację Claude Desktop App i upewnij się, że Node.js jest dostępny.
Otwórz panel lub plik konfiguracyjny Claude.
Dodaj serwer MCP w sekcji mcpServers
lub podobnej:
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zapisz i zrestartuj Claude.
Potwierdź połączenie przez interfejs Claude.
Upewnij się, że Cursor i Node.js są zainstalowane.
Znajdź plik konfiguracyjny Cursor (cursor.config.json
).
Dodaj konfigurację serwera MCP:
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
Sprawdź, czy serwer pojawił się na liście MCP w Cursor.
Zainstaluj Cline i upewnij się, że Node.js jest skonfigurowany.
Otwórz lub utwórz plik konfiguracyjny Cline.
Dodaj blok konfiguracji serwera MCP:
{
"mcpServers": {
"remote-macos-use": {
"command": "npx",
"args": ["@remote-macos-use/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zapisz plik i zrestartuj Cline.
Odwiedź dashboard Cline, aby potwierdzić połączenie z serwerem MCP.
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"remote-macos-use": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby “remote-macos-use” zamienić na faktyczną nazwę swojego MCP oraz podmienić URL na adres swojego serwera.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Opis głównej funkcji i działania w README |
Lista promptów | ⛔ | Brak znalezionych szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak udokumentowanych jawnych zasobów MCP |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak jawnej listy narzędzi |
Zabezpieczenie kluczy API | ✅ | Przykład podany w instrukcji konfiguracji |
Wsparcie sampling-u (mniej istotne) | ⛔ | Brak informacji |
Na podstawie dostępnej dokumentacji, “Remote MacOs Use” MCP to unikalne i praktyczne rozwiązanie do zdalnej kontroli macOS, ale brakuje mu zaawansowanych elementów dokumentacji MCP (jak szablony promptów, narzędzia i zasoby), które mogłyby jeszcze bardziej ułatwić integrację. Otwartoźródłowe podejście i jasne przypadki użycia to duży plus, jednak większa ilość szczegółów technicznych byłaby przydatna dla deweloperów.
Posiada LICENSE | MIT |
---|---|
Ma co najmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba forków | 20 |
Liczba gwiazdek | 135 |
Ogólnie oceniam ten serwer MCP na 6/10. Jest innowacyjny i praktyczny, z wyraźną użytecznością i silnym fundamentem open-source, ale brakuje mu pełnej dokumentacji MCP oraz szczegółów technicznych potrzebnych do głębszej integracji.
To otwartoźródłowy serwer Model Context Protocol (MCP), który pozwala agentom AI bezpiecznie sterować i automatyzować zdalne systemy macOS — zarządzać plikami, uruchamiać aplikacje i orkiestracją środowiska deweloperskiego bez dodatkowych instalacji.
Typowe zastosowania to zdalna automatyzacja macOS, kontrola aplikacji desktopowych, bezpieczne zarządzanie plikami, automatyzacja social media oraz orkiestracja środowisk programistycznych na odległość.
To bezpośrednia, otwartoźródłowa alternatywa dla rozwiązań takich jak OpenAI Operator, bez zamknięcia na konkretnego dostawcę, zoptymalizowana pod autonomiczne workflow agentów.
Nie są wymagane żadne dodatkowe instalacje poza samym serwerem MCP i Node.js. Klucze API są opcjonalne, zależnie od wymagań bezpieczeństwa.
Dodaj komponent MCP do swojego flow, otwórz panel konfiguracji i podaj szczegóły swojego serwera MCP w formacie JSON. Twój agent AI uzyska wtedy dostęp do zdalnych funkcji kontroli macOS.
Daj swoim agentom AI możliwość zarządzania, automatyzacji i orkiestracji zdalnych pulpitów macOS — bezpiecznie, wydajnie i bez zbędnych przeszkód.
Serwer iMCP MCP łączy asystentów AI z natywnymi aplikacjami Maca, zapewniając bezpieczny dostęp do Wiadomości, Kontaktów, Kalendarza, Przypomnień, Pogody, Map i...
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Zdalny MCP (Model Context Protocol) to system umożliwiający agentom AI dostęp do zewnętrznych narzędzi, źródeł danych i usług za pośrednictwem standaryzowanych ...