Open Computer Use

Open Computer Use

Wide-MoatNOASSERTION
88 звёзд20 форков
Open Computer Use — это MCP-сервер, который даёт любой LLM-модели собственный виртуальный компьютер. Внутри изолированного Docker-контейнера с Ubuntu модель может произвольно выполнять bash-команды, запускать Python, Node.js, Java, пользоваться полноценным веб-браузером на основе Playwright, а также создавать профессиональные документы — Word, Excel, PowerPoint, PDF — с помощью специальных скиллов. Для сложных многошаговых задач в сервер встроен автономный саб-агент на базе Claude Code: он может сам управлять терминалом, настраивать MCP-серверы и решать задачи без участия пользователя. Сервер предназначен для разработчиков и DevOps-инженеров, которые хотят автоматизировать рутинные операции в реальной изолированной среде. Вы можете доверить модели тестирование веб-приложений (запуск браузера, скриншоты), создание отчётов (Excel, PDF), сбор и парсинг данных с сайтов, генерацию документов и даже написание кода — всё это в контролируемом окружении, не влияющем на основную систему. Вы сами выбираете, какую LLM подключить: Open Computer Use работает по MCP-протоколу и совместим с любой моделью.
Ai-mlBrowserCloud-devopsDocker
Открыть на GitHubОфициальный сайт

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • РазработчикWide-Moat
  • ЛицензияNOASSERTION

Технологии

  • Языки
    Python

Описание

Возможности

  • Запуск кода на bash, Python, Node.js и Java внутри изолированного Docker-контейнера — экспериментируйте без риска для хоста
  • Создание профессионально оформленных документов Word, Excel, PowerPoint, PDF через встроенные сценарии (скиллы) — готовые шаблоны для отчётов, презентаций и накладных
  • Веб-браузинг на основе Playwright с прямой трансляцией CDP-потока — вы в реальном времени видите, что делает ИИ в браузере
  • Автономный саб-агент Claude Code с интерактивным терминалом и автоматической настройкой MCP-серверов — решение сложных задач без вашего участия
  • Готовые сценарии (13+) для документооборота, тестирования вёрстки, дизайна и сбора данных — скиллы можно расширять собственными настройками
  • Полная изоляция каждого сеанса: отдельный Docker-контейнер, никакого влияния на хост и другие контейнеры
  • Возможность подключения любой LLM-модели через MCP-протокол — не привязан к конкретному провайдеру (Claude, Qwen, Mistral и другие)
  • Живая трансляция экрана контейнера — вы видите то, что видит модель, в реальном времени
  • Сохранение результатов работы в файловую систему хоста — файлы и документы доступны после завершения сессии

Как подключить

  1. Установите Docker и Python версии 3.10 или выше. Установите сервер через pip: pip install open-computer-use
  2. Настройте подключение в вашем MCP-клиенте. Для Claude Desktop используйте конфигурацию: { "mcpServers": { "open-computer-use": { "command": "python", "args": ["-m", "open_computer_use"] } } }
  3. Перезапустите клиент и отправьте тестовый запрос, например «Создай новый Excel-файл с данными о погоде за неделю», чтобы убедиться, что сервер работает.

Примеры запросов

  • «Открой страницу GitHub Trending, собери список топ-10 репозиториев за сегодня и сохрани в Excel-файле.»
  • «Создай презентацию из 7 слайдов на тему архитектуры микросервисов с диаграммами и графиками.»
  • «Запусти Python-скрипт, который по расписанию парсит курс доллара с сайта и отправляет результат в Telegram.»
  • «Протестируй вёрстку главной страницы моего сайта в браузере: загрузи страницу, сделай скриншот при разных разрешениях и опиши несоответствия.»

Технические детали

  • Язык реализации: Python
  • Транспорт: MCP (Model Context Protocol)
  • Лицензия: BSL 1.1 (Business Source License) — можно использовать в коммерческих проектах с ограничениями по времени
  • Совместимые клиенты: Claude Desktop, Open WebUI, любой MCP-совместимый клиент
  • Среда выполнения: Docker (Ubuntu-образы) — контейнеры создаются и удаляются автоматически
  • Дополнительно: online-демо доступно на chat.yambr.com (Open WebUI с уже настроенным Computer Use)

Поделиться