Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Lets Claude drive your REAL mouse, keyboard and screen - works in your own logged-in apps.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"realhands": {
"command": "uvx",
"args": [
"realhands"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add realhands -- uvx realhandsวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"realhands": {
"command": "uvx",
"args": [
"realhands"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"realhands": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"realhands"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub kanishka089 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.2) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, NexusWindows
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Windows computer use in the background: desktop apps driven without your mouse or keyboard.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
An MCP server that lets Claude operate your real computer the way a human does — moving the actual mouse, clicking, typing, and reading the actual screen.
Unlike OpenAI Operator, browser-use, or Playwright agents (which spin up a separate, isolated, logged-out Chrome), this drives the physical OS cursor and keyboard. So it works in your own Chrome with your own logged-in sessions — and in every other app — because it's just a human at the keyboard, as far as any website can tell.
Status: LIVE and battle-tested. Registered with Claude Code as the user-scope MCP `realhands` (tool mcp__realhands__computer) and ✓Connected since 2026-06-02. On 2026-06-09 it drove the user's real, logged-in Chrome through a complete Google Play Console deployment (app upload, release notes, submission) end-to-end.
The server is registered as
realhandsrather thancomputer-usebecause the name
"computer-use" is reserved in Claude Code.
Claude (Desktop or Code) is the agent loop. You type a task; Claude calls the single computer tool in a see → think → act cycle:
See —
screenshotreturns the real screen (downscaled to ~1280px for grounding accuracy)
→ Think — Claude picks the next action + pixel coordinates
→ Act — the server moves the real mouse / types on the real keyboard
→ a fresh screenshot comes back automatically after every action, and it repeats.
Two Windows-specific details make clicks land accurately (src/screen.py):
SetProcessDpiAwareness(2) is set at import time so screenshot pixels == pyautogui cursor coordinates even under display scaling (125% / 150% / …).COMPUTER_USE_MAX_DIM on the longest side before sending; incoming click coordinates are scaled back up to real pixels. The scale factor is a pure function of monitor geometry + MAX_DIM, so mapping never depends on which screenshot ran last. Coordinates are clamped inside the target monitor so a stray click can't fly off-screen. Each axis is rounded down to a whole 28px vision patch, so the two axes can scale very slightly differently (<2.2%); to_real() maps each with its own factor and stays exact.Multi-monitor: every call takes an optional monitor index (1 = primary, 2.. = others, 0 = the whole virtual desktop). action="monitors" enumerates the setup. Origins may be negative for screens left/above the primary — to_real() handles the offset. Use the same monitor for a click as for the screenshot you're clicking on.
src/realhands/
server.py FastMCP server "computer-use"; the single computer tool (action enum modeled on Anthropic's reference computer_20250124 tool); runs one action or a batch of steps, then returns status text + at most one screenshot screen.py DPI awareness, mss capture, patch-aligned downscale, model-space -> real-pixel mapping, unchanged-screen detection input.py pyautogui mouse/keyboard execution; xdotool-style key-name translation (Return, Page_Down, ctrl+a, super, ...); clipboard-paste fast path for long/Unicode/multiline typing (preserves your existing clipboard); activate_window via win32 AttachThreadInput safety.py kill switches + lazy arm / stand-down lifecycle config.py .env-driven configuration (all defaults are sensible; .env is optional) install.py one-shot installer: venv, deps, .env, Claude Desktop registration
Stack: Python 3.10/3.11 · mcp (FastMCP, stdio) · pyautogui · mss · pillow · pynput · keyboard · pyperclip · python-dotenv — plus pygetwindow and pywin32 for activate_window.
computer toolA single tool with an action parameter:
| Action | What it does |
|---|---|
screenshot | Capture the screen (always start a task with this) |
cursor_position | Report the real mouse position |
monitors | List detected monitors (for multi-screen setups) |
mouse_move | Glide the cursor to coordinate |
left_click / right_click / middle_click / double_click / triple_click | Click at coordinate (or current position) |
left_click_drag | Drag from text="x1,y1" to coordinate=[x2,y2] |
left_mouse_down / left_mouse_up | Press / release the left button |
scroll | Scroll at coordinate (scroll_direction + scroll_amount notches) |
type | Type text (clipboard-paste path for long/Unicode/multiline) |
key | Press a key or chord — "Return", "ctrl+s", "alt+Tab" |
hold_key | Hold keys for duration seconds |
activate_window | Bring an app to the front by title substring (beats Windows' foreground-lock; far more reliable than clicking the taskbar) |
wait | Sleep duration seconds, then screenshot |
stop | Stand down: close the STOP overlay + release the panic hotkey (call as the final action) |
Coordinates are in the pixel space of the most recent screenshot; its size is reported with every capture. After every non-screenshot action the tool waits ~0.4s for the UI to settle and returns a fresh screenshot.
Screenshots dominate the cost of driving a desktop, and not just once: every image stays in the conversation and is re-sent as history on each later turn. Claude bills vision in 28×28 patches — tokens = ⌈w/28⌉ × ⌈h/28⌉ — so this server does four things to keep the bill down.
Batch steps. Pass steps (a list of action dicts) instead of one call per action and the whole run shares one screenshot at the end:
{"steps": [{"action": "left_click", "coordinate": [420, 300]},
{"action": "type", "text": "hello@example.com"}, {"action": "key", "text": "Tab"}, {"action": "type", "text": "secret"}, {"action": "key", "text": "Return"}]}
That is 1 125 visual tokens instead of 5 625, and one round trip instead of five — the larger saving, since each avoided turn also avoids re-sending the entire transcript. A failing step stops the run, reports which step failed, and still returns the screen. Add "screenshot": false to skip the trailing image too.
Patch-aligned downscaling. A dimension that isn't a multiple of 28 pays for a partial patch row/column carrying almost no pixels. From a 1920×1080 primary the default 1260×700 is exactly 45×25 patches = 1 125 tokens, versus 1 196 for 1280×720 — 6% off for 1.5% fewer pixels.
Unchanged-screen suppression. If under CHANGE_THRESHOLD of pixels moved since the last image sent, the reply is a line of text instead of a screenshot. A real desktop never produces two byte-identical frames (clock, caret, hover states), so this is a threshold, not an equality check. After MAX_SKIPS suppressions in a row it force-sends one, so the model can't fly blind if it lost the earlier image to context compaction.
Right-sized images. COMPUTER_USE_MAX_DIM trades grounding accuracy against cost — from a 1920×1080 primary: 1792 → 2 304 tokens, 1260 → 1 125 (default), 1036 → 777, 896 → 576. Keep the long edge ≤ 2576 px: an image returned inside a tool_result is *rejected* rather than downscaled when it exceeds the model's limit.
COMPUTER_USE_IMAGE_FORMATis not a token lever — Claude bills by pixel
dimensions, so a JPEG and a PNG of the same screenshot cost exactly the same. JPEG
only cuts payload bytes (~977 KB → ~141 KB here), which helps latency at some risk
to small-text legibility.
This is fully autonomous: it does not ask before each action. Three independent kill switches (src/safety.py):
FailSafeException and the action aborts instantly.os._exit(1)).Lazy arm / stand-down: the overlay and the global panic hotkey are armed lazily on the first action of a task, not at server startup — idle sessions show nothing and grab no hotkeys. They stand down when the agent calls action="stop" at the end of a task, and re-arm automatically on the next action. (The STOP overlay is a single persistent window that is *hidden* when dormant, never destroyed — recreating it was a crash hazard.) An optional idle auto-stand-down is available via COMPUTER_USE_IDLE_STOP but is disabled by default: an agent's thinking time between tool calls easily exceeds any short idle window, so a non-zero value would stand the agent down mid-task.
Pacing also helps you stay in control: every action is followed by a configurable pause (COMPUTER_USE_PAUSE) and the cursor glides rather than teleports (COMPUTER_USE_MOVE_DURATION), so you can watch and interrupt.
Don't leave it unsupervised on anything that can spend money, send messages, or delete data.
Requires Python 3.10 or 3.11 (3.13+ untested; avoid the 3.14 beta).
uvx (always the latest version)Nothing to install up front, and you get every release automatically — uvx resolves the newest published version each time the server starts, so a restart of your MCP client is the whole upgrade process. Requires uv.
uvx realhands@latest
Drop the @latest (uvx realhands) if you would rather let uv reuse whatever version it already has cached.
pip install realhands
This installs the realhands console script and the importable realhands package. Run the server with either realhands or python -m realhands.server.
Pick this over uvx when you want a pinned version that never changes underneath you, or when the machine may be offline at startup — uvx realhands@latest needs to reach PyPI each time it launches. The trade-off is that upgrades become manual:
pip install --upgrade realhands
Then restart your MCP client — clients bind their servers at session start, so a running session keeps the old code until it restarts.
git clone https://github.com/kanishka089/computer-use-mcp
cd computer-use-mcp py -3.10 install.py
This creates .venv/, installs the package + deps (editable), copies .env.example to .env if missing, and registers the server in Claude Desktop's config (backing up any existing config). Restart Claude Desktop, then look for the computer-use tool.
Register it as a user-scope stdio server named realhands. This form auto-upgrades — each new session resolves the latest release, so you never have to think about it:
claude mcp add realhands --scope user -- uvx realhands@latest
The tool then appears as mcp__realhands__computer in every project.
If you installed with pip instead and want a pinned version, point it at the Python that has the package (and run pip install --upgrade realhands yourself to move up):
claude mcp add realhands --scope user -- python -m realhands.server
Already registered on an older version? Re-point it at the auto-upgrading form:
`powershell
claude mcp remove realhands --scope user
claude mcp add realhands --scope user -- uvx realhands@latest
`
Removing and re-adding an MCP mid-session drops this session's connection to it — the
new registration is picked up on the next Claude Code start.
On 0.1.x? Upgrade.
mcp2.0 removed the API 0.1.x imports, so while an install
made back
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo