AI I024: 八月 2025

2025年8月1日星期五

Windows MCP，开源了！

在大语言模型最初诞生之际，在大多数人看来，它就像个没有肢体，只会说话的大脑。但 MCP 到来后，一切便发生了翻天覆地的变化。

MCP 通过指定协议，为 LLM 装上了四肢，让它除了能够主动思考之外，还能与各种网页、本地文件进行更深层的互动，执行一些更复杂的操作。

在 MCP 这项技术被推广开来后，GitHub 上便诞生了多不胜数的优质工具。但较为可惜的是，绝大部分工具只停留在 Web 端交互，系统层面上的操作相对较少。

无独有偶，近日，我在 GitHub 上看到有开发者为此需求打造了一款工具，填补了这块空白。

它便是：Windows MCP，一款可在 Windows 系统上使用的轻量级 MCP 服务器。

GitHub：https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP

配合上各种大模型，它可以做到：自动打开本地应用、完成鼠标点击、输入数据、抓取页面等多项操作。

整个过程让 AI 参与决策，并配合它的核心能力，对数据进行加工，在系统层面，智能定制多种需求。

下面是 Windows MCP 的一次实际演示：它基于提示词，自动打开浏览器，搜索天气信息，并智能抓取网页。

整个过程完全不用我们动手，就像有个看不见的智能助手在帮我们操纵这一切。

这就是 Windows-MCP 厉害之处，一切结果所见即所得，在系统层面上进行协作。而不是将 AI 藏匿于接口，在黑盒中运行。

借助工具自带属性，它可以做到：

基础操作：模仿鼠标操作和键盘输入

系统控制：打开本地应用、复制粘贴、执行系统命令

信息获取：网页内容抓取、保存页面截图

另外，该工具不需要安装复杂的视觉识别组件，可在任意 MCP 客户端上直接安装使用。

并适配 Windows 7 到 Windows 11 系统，推荐安装到 Gemini CLI、Claude Desktop 这些 MCP 客户端上。

基于此，可实现多种不同场景需求。

比如，你可以用它来读取 Excel 表中的数据，进行数据对比分析后，自动打开 Word 文档，生成一份详细的调研报告，并分发给同事进行参考。

安装使用

Windows-MCP 的安装步骤颇为简单，以 Claude Desktop 举例，三步搞定：

1、先把代码下载到本地：

git clone https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP.gitcd Windows-MCP

2、构建扩展文件：

npx @anthropic-ai/dxt pack

3、配置 Claude Desktop：

打开设置 → 扩展 → 安装扩展，选择生成的 DXT 文件即可完成安装。

以上，便是该项目的完整安装过程，更为详细的参数配置，可到 README 查看。

之前不少基于 MCP 的自动化工具，大多只能操作浏览器，功能相对有限。

虽然 Windows-MCP 这次把操控范围扩展到整个系统，功能更为强大与灵活，但与之对应的，把一切交给 AI，操作风险也会增加。

实际体验时，最好先对提示词进行严格把控，并在虚拟环境上进行测试。

有一定动手能力的，这个项目建议多玩一下，可探索性还是比较强的。

就目前而言，虽然 Windows MCP 还是一款处于初期的产品，但围绕这个方向，我相信后续能够挖掘出更多有用场景，在系统层面，打造一款专属于你个人 AI 智能助手。

好了，今天的分享到此结束，感谢大家抽空阅读，我们下期再见，Respect！

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一、准备工作

1. 安装对话工具：Cherry-Studio

首先，你需要下载并安装Cherry-Studio。下载地址可以问问ai。下载完成后，双击运行安装程序，按照提示一步步完成安装。

2. 准备模型：DeepSeek

接下来，访问DeepSeek官网：点击这里。如果你没有账户，建议先充值。然后，点击创建API key，复制生成的key。回到Cherry-Studio，粘贴复制的key，并点击启用。

3. 安装分析工具：Chatlog

最后，下载最新版本的Chatlog工具：点击这里。下载后解压文件，双击chatlog.exe并点击"仍要运行"。

按回车键获取数据密钥
然后按PgDn键切换到"解密数据"，再次按回车键等待数据解密成功。
接着，按PgDn键切换到"启动本地HTTP & MCP 服务器"，按回车键提示已启动即可。

二、使用步骤

1. 群聊分析提示词设置

在Cherry-Studio中，选择助手并编辑提示词。以下是一个群聊分析的提示词示例：

1.你是一个中文的群聊总结助手，你可以为一个微信的群聊记录，提取并总结每个时间段大家在重点讨论的话题内容。
2.请帮我将 "<talker>" 在 <Time> 的群聊内容总结成一个群聊报告，包含不多于5个的话题的总结（如果还有更多话题，可以在后面简单补充）。
3.每个话题包含以下内容：
4.- 话题名(50字以内，带序号1️⃣2️⃣3️⃣，同时附带热度，以🔥数量表示）
5.- 参与者(不超过5个人，将重复的人名去重）
6.- 时间段(从几点到几点）
7.- 过程(50到200字左右）
8.- 评价(50字以下）
9.- 分割线： 另外有以下要求：
10.1. 每个话题结束使用分割
11.2. 使用中文冒号
12.3. 无需大标题
13.4. 开始给出本群讨论风格的整体评价，例如活跃、太水、太黄、太暴力、话题不集中、无聊诸如此类
14.最后总结下最活跃的前五个发言者。

2. 单聊分析提示词设置

以下是一个单聊分析的提示词示例：

1.你作为一个专业的技术讨论分析者，请对以下聊天记录进行分析和结构化总结:
2.1. 基础信息提取：
3.- 将每个主题分成独立的问答对
4.- 保持原始对话的时间顺序
5.1. 问题分析要点：
6.- 提取问题的具体场景和背景
7.- 识别问题的核心技术难点
8.- 突出问题的实际影响
9.1. 解决方案总结：
10.- 列出具体的解决步骤
11.- 提取关键工具和资源
12.- 包含实践经验和注意事项
13.- 保留重要的链接和参考资料
14.1. 输出格式：
15.- 不要输出"日期:YYYY-MM-DD"这一行，直接从问题1开始
16.- 问题1：<简明扼要的问题描述>
17.- 回答1：<完整的解决方案>
18.- 补充：<额外的讨论要点或注意事项>
19.1. 额外要求(严格执行）：
20.- 如果有多个相关问题，保持逻辑顺序
21.- 标记重要的警告和建议、突出经验性的分享内容、保留有价值的专业术语解释、移除"我来分析"等过渡语确保链接的完整性
22.- 直接以日期开始，不要添加任何开场白

3. 开始分析

在Cherry-Studio中，选择模型为DeepSeek Reasoner，选择MCP服务。然后，你可以在对话框中分析聊天记录了。例如，输入"分析我和xxx的聊天记录"（xxx指你微信上的好友），DeepSeek会调用MCP工具进行分析，并输出结论。

如果你想分析群聊，输入"帮我分析xxx这个群今天的聊天内容"（xxx为群名），等待片刻即可获得分析结果。

三、常见问题解决

聊天记录都在手机上怎么办？

如果电脑端微信聊天记录不全，可以从手机端迁移数据：

打开手机微信，进入"我 - 设置 - 通用 - 聊天记录迁移与备份"。
选择"迁移 - 迁移到电脑"，按照提示操作（选择全部迁移或者迁移指定的聊天记录）。
完成迁移后，重新运行Chatlog获取密钥并解密数据。

此操作不会影响手机上的聊天记录，只是将数据复制到电脑端。如果聊天记录太多，建议有选择地迁移，否则可能耗费较长时间且占用电脑磁盘空间。

今天介绍的这种方法，比之前介绍的那种方法简单很多了（点这里查看），因为有了MCP的加持，真的是越来越方便了。
希望这篇教程能帮助你更好地使用AI分析微信聊天记录，提升你的社交效率！如果你觉得有用，别忘了分享给更多朋友哦！

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