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为智能体提供像素级视觉检测、OCR与界面回归测试能力
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"EagleEye MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请对当前界面进行截图，并测量登录按钮与右侧边距的像素距离，返回精确数值。
返回截图结果及按钮到边距的像素级测量数据。
请对当前页面执行 OCR，提取所有可见文本，并按从上到下顺序整理输出。
输出页面可见文本的结构化识别结果。
请将当前页面截图与基线图进行视觉回归比对，标出存在差异的区域。
返回差异区域说明，用于判断界面是否发生非预期变化。
开发者或测试人员可让智能体截图、测量像素并执行视觉回归，用于发现界面布局偏移或样式异常。
设计师可用它检查页面元素间距、位置和可见文字，验证实现是否符合设计稿要求。
当智能体需要依赖屏幕内容做判断时，它可通过截图、OCR 和模板匹配获取稳定的视觉信息。
它是一个面向智能体的视觉工具箱 MCP 服务器，支持屏幕截图、像素测量、OCR、模板匹配和视觉回归。
从描述看，它尤其适合界面检查、视觉测试和依赖屏幕内容的自动化任务。其特点是强调像素级准确和 deterministic-first 的处理方式。
当前提供的信息未包含安装步骤或前置要求。具体运行环境、依赖与配置方式见源码仓库。
通过 MCP 发起视觉回归测试并读取结构化失败报告，提升界面质检效率。
帮助用户以可视化方式自动测试、调试并分析网页界面表现。
自动截取网页截图并对比基线，监测页面视觉变化与异常。
将截图和图片转成代码、文本与故障诊断结果，提升视觉理解自动化。
让 AI 在 Linux 桌面上截图、识别界面并执行鼠标键盘操作自动完成任务
让 AI 代理按需发现 macOS 窗口并截图，用于界面检查与自动化调试