mcp-screenshot
A small Model Context Protocol (MCP) server that gives an LLM eyes on your desktop without burning context. It can take one-off screenshots, crop a region around the mouse cursor, and run timed streaming sessions that save frames to disk and only return image bytes when explicitly asked.
README
mcp-screenshot
Русская версия ниже / Russian version below
A small Model Context Protocol (MCP) server that gives an LLM eyes on your desktop without burning context. It can take one-off screenshots, crop a region around the mouse cursor, and run timed streaming sessions that save frames to disk and only return image bytes when explicitly asked.
Why this exists
Most LLM workflows that need to "look at the screen" either:
- Drop a full-resolution PNG into the model context every call — which eats tokens fast and slows the conversation.
- Run a separate vision pipeline that the model can't directly query.
This server takes a middle road. Captures are persisted to disk; the MCP tools
return small metadata blobs (filePath, bytes, dimensions, cursor info)
plus the image only when you ask for includeBase64=true or call
stream_latest. Streaming sessions keep a bounded ring of recent frames in
memory so a 5-minute capture session at 1 fps doesn't blow memory either.
It also exposes the mouse cursor position and the title of the window under the cursor, so the model can ground its analysis ("you are looking at the window titled X at the top-right of the screen") without guessing.
Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
screenshot |
One-shot capture. Optional cursor-region crop, format, quality, resize. |
cursor_info |
Cursor coords + foreground window + window directly under the cursor. |
stream_start |
Start a timed periodic capture (interval + duration). |
stream_status |
Snapshot of a session: frame count, time remaining, recent frames. |
stream_latest |
Read the most recent frame from disk and return it as base64. |
stream_stop |
Stop a running session early. Frames already on disk are kept. |
stream_list |
List all known sessions. |
stream_drop |
Forget a finished session (frees its in-memory ring). |
Defaults are tuned for legibility on 4K monitors:
- Single screenshots — JPEG, quality 82, longest edge 2400px.
- Streams — JPEG, quality 72, longest edge 1920px.
- When
cursorRadius>0the cursor crop is kept at native resolution (no resize) unless you overridemaxEdgeexplicitly.
Pass maxEdge: 0 to disable resizing entirely; pass any positive value
to override.
Install
git clone https://github.com/beekamai/mcp-screenshot.git
cd mcp-screenshot
npm install
npm run build
Wire it into any MCP-capable client by pointing it at node dist/index.js
over stdio. Most CLI-based clients have an mcp add subcommand:
your-mcp-client mcp add screenshot --scope user -- node /absolute/path/to/mcp-screenshot/dist/index.js
Platform notes
- Windows: uses
System.Drawingvia PowerShell. No native binaries shipped. Cursor probe and screen capture both work without admin rights. Multi-monitor selection is supported via thedisplayargument (0 = first monitor, omit = full virtual screen). - macOS / Linux: capture falls back to
screenshot-desktopif installed. The cursor probe currently only reportsx = -1, y = -1outside of Windows; contributions welcome.
Privacy
Everything is local. The server runs as a stdio process, captures are saved
under ./captures/ next to the package by default, and nothing is sent over
the network unless your MCP client transports the bytes. Delete the
captures/ directory when you're done.
License
MIT.
<a id="mcp-screenshot-ru"></a>
mcp-screenshot (RU)
Небольшой MCP-сервер, который даёт языковой модели возможность видеть рабочий стол, не съедая контекст. Он умеет делать одиночные скриншоты, вырезать область вокруг курсора и запускать сессии покадрового стриминга, которые пишут кадры на диск и возвращают пиксели только тогда, когда модель явно их запросила.
Зачем это нужно
Стандартные подходы к "смотри на экран":
- Передавать модели каждый раз PNG в полный размер — токены кончаются быстро, и диалог становится тормозным.
- Использовать отдельный vision-конвейер, к которому модель не имеет прямого доступа.
Этот сервер идёт средним путём: каждый снимок сохраняется на диск, а MCP-тулы
возвращают компактный JSON (filePath, размер файла, разрешение,
информация о курсоре). Изображение приходит в ответе только если в screenshot
передан includeBase64=true или если позже вызван stream_latest. У стримов
есть ограниченное кольцо последних кадров в памяти, так что пятиминутная
сессия с частотой 1 fps не разнесёт RAM.
Дополнительно сервер сообщает координаты курсора и заголовок окна под ним — модель может опираться на это, не угадывая ("ты сейчас смотришь на окно X в правом верхнем углу").
Тулы
| Тул | Что делает |
|---|---|
screenshot |
Одиночный снимок. Опционально — обрезка вокруг курсора, формат, качество. |
cursor_info |
Координаты курсора, активное окно и окно под курсором. |
stream_start |
Запуск таймера с периодической съёмкой (интервал + длительность). |
stream_status |
Снимок состояния сессии: число кадров, остаток времени, последние кадры. |
stream_latest |
Прочитать последний кадр с диска и вернуть base64. |
stream_stop |
Прервать сессию досрочно. Кадры на диске сохраняются. |
stream_list |
Список всех сессий. |
stream_drop |
Забыть завершённую сессию (освобождает кольцо в памяти, файлы остаются). |
Дефолты подобраны под 4K-мониторы — текст на интерфейсах остаётся читаемым:
- Одиночные снимки — JPEG, качество 82, длинная сторона 2400px.
- Стримы — JPEG, качество 72, длинная сторона 1920px.
- При
cursorRadius>0обрезка вокруг курсора сохраняется в нативном разрешении (без ресайза), если явно не заданmaxEdge.
maxEdge: 0 полностью отключает уменьшение, любое положительное значение —
переопределяет дефолт.
Установка
git clone https://github.com/beekamai/mcp-screenshot.git
cd mcp-screenshot
npm install
npm run build
Подключение к любому MCP-клиенту — указать запуск node dist/index.js
через stdio. У большинства CLI-клиентов есть подкоманда mcp add:
your-mcp-client mcp add screenshot --scope user -- node /абсолютный/путь/к/mcp-screenshot/dist/index.js
Платформы
- Windows: захват через
System.Drawing(вызов из PowerShell), без бандленных нативных бинарей. Курсорный пробник и скриншоты работают без прав администратора. Мульти-мониторный выбор — параметрdisplay(0— первый монитор, без аргумента — весь виртуальный экран). - macOS / Linux: захват — fallback на
screenshot-desktop. Курсорный пробник сейчас возвращаетx = -1, y = -1вне Windows; PR приветствуются.
Приватность
Всё локально. Сервер крутится как stdio-процесс, кадры лежат в ./captures/
рядом с пакетом, ничего не уходит в сеть, пока ваш MCP-клиент сам не передаст
байты дальше. После работы — просто удалите каталог captures/.
Лицензия
MIT.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。