对于所有 AI Agent 的开发者和爱好者来说，一个激动人心的时刻已经到来。备受关注的 Windows-MCP (Model-Context-Protocol) 项目现已在 GitHub 上正式开源！这意味着，我们终于有了一个官方支持的、标准化的方式，来构建能够与 Windows 操作系统进行深度交互的 AI 应用。

这个由 Cursor 团队孵化的项目，旨在将强大的 AI 大模型能力，从云端真正释放到我们的个人电脑中，让 AI Agent 不再是“空中楼阁”，而是能够操作文件、管理应用、与系统功能无缝衔接的“原生管家”。

项目地址：https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP

一、告别模拟，拥抱原生：Windows-MCP 是什么？

简单来说，Windows-MCP 是一个允许 AI 大语言模型（LLM）与本地应用程序和数据进行交互的协议和框架。它通过定义一套标准的“上下文提供程序”（Context Providers），让 AI 模型能够“理解”并“操作”你的电脑。

过去，要让 AI 控制桌面，我们往往需要依赖模拟鼠标点击、键盘输入或者复杂的 UI 自动化脚本，这种方式不仅效率低下，而且非常不稳定。

而 Windows-MCP 带来了革命性的变化：

原生 API 调用：它直接通过 Windows 提供的 API 进行交互，更加高效和稳定。
标准化协议：开发者可以遵循一套统一的标准来构建插件，让不同的 AI Agent 能够轻松复用和扩展功能。
安全性：协议在设计上充分考虑了安全性，确保 AI 的操作在可控范围内，避免潜在的风险。

目前，该项目已经实现了一系列核心功能，例如：

列出活动窗口：让 AI 了解当前打开了哪些应用程序。
文件系统操作：实现文件的读写、搜索和管理。
获取系统信息：让 AI 了解操作系统的基本状态。

二、保姆级教程：手把手在 Windows 上部署和测试 MCP

想立即体验在本地与 AI Agent 协作的快感吗？请跟随以下步骤，我们将带你从零开始部署 Windows-MCP。

第一步：环境准备

确保你的开发环境满足以下要求：

操作系统：Windows 11 或 Windows 10。
Visual Studio 2022：请确保在安装时勾选了 .NET 桌面开发 和 使用 C++ 的桌面开发 这两个工作负载。这是编译项目所必需的。
Git: 用于从 GitHub 克隆项目代码。

第二步：克隆并编译项目

以管理员身份打开 PowerShell：这是非常重要的一步，可以避免后续操作中出现权限问题。
克隆项目仓库：在 PowerShell 中，进入你想要存放项目的目录，然后运行以下命令：
    git clone https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP.git
    cd Windows-MCP
运行构建脚本：项目提供了一个方便的构建脚本，它会自动下载依赖、编译代码并注册必要的组件。
    .\build.ps1
    当你看到脚本成功执行完成的提示时，说明项目已经编译完毕。

第三步：启动 MCP 服务器并测试

编译完成后，我们就可以启动 MCP 服务器，并通过一个简单的客户端来测试功能是否正常。

启动服务器：在同一个 PowerShell 窗口中，运行以下命令来启动 MCP gRPC 服务器：
    .\out\build\x64-Debug\bin\mcp_server.exe
    如果一切顺利，你将看到服务器成功启动并开始监听请求的日志信息。

运行测试客户端：打开 另一个新的 PowerShell 窗口，进入项目目录，然后运行测试客户端来验证服务器的功能：
    .\out\build\x64-Debug\bin\mcp_client_test.exe
    此时，你应该能看到客户端输出了一系列测试结果，例如成功获取到了当前打开的窗口列表、系统信息等。这证明你的 Windows-MCP 服务已经成功运行！

三、加入社区，共同探索 AI Agent 的未来

Windows-MCP 项目的开源，为个人 AI 智能体的爆发打开了一扇大门。从自动化的日常任务处理，到构建复杂的、能够跨应用协作的智能工作流，想象空间是无限的。

当然，一个强大的生态离不开开发者的共同建设。如果你对 Windows-MCP、AI Agent 或者 AI 硬件的结合感兴趣，希望与更多志同道合的朋友交流，我们诚挚地邀请你加入我们的 QQ 交流群。

QQ 交流群：971836027

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无论你是经验丰富的开发者，还是对 AI 充满好奇的新手，我们都欢迎你的加入。让我们一起，共同见证并参与这场由 AI 驱动的技术变革！