Original en inglés: https://argusic.com/subject/nuphus-mcp
nuphus-mcp
Servidor MCP de automatización de escritorio: uso de la máquina para cualquier AI agent, con control de pantalla, ventanas, mouse/teclado y Chrome mediante Model Context Protocol (stdio). No es un plugin de DSH. Los usuarios de DSH instalan dsh-nuphus-mcp.
Funcionafuente: GitHubsitio webRustMITcommit 95b860860934
Rust, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai agent, browser automation, chrome automation, computer use, computer vision, desktop automation, mcp y mcp server.
nuphus-mcp funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 12 minutos y encontró 3 errores en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
nuphus-mcp v0.3.3 installs via npm, initializes over stdio JSON-RPC responding to initialize/tools/list/tools/call, returns screen size (1280x800), and captures valid PNG screenshots in headless Xvfb.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 86,7 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- Rust build from source fails - wayland-dev, pipewire-dev, libclang system headers not available5 minutos
- Missing libxdo.so.3 - prebuilt binary would not launch3 minutos
- desktop_windows_list returns 'Platform not supported' in headless Xvfb
- Tiempo de instalación
- 12 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 12 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 3 encontrados, 1 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- printf '{"jsonrpc":"2.0","id":0,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test"}}} {"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized","params":{}} {"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"desktop_screen_size","arguments":{}}}' | timeout 5 nuphus-mcp 2>/dev/null returned {'height':800,'width':1280}. desktop_screenshot returned valid PNG (21718 bytes, ffmpeg verified). tools/list returned 45 tools.
- Tokens de modelo usados
- 317.954
- Commit exacto probado
- 95b860860934
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
cat /tmp/nuphus-test-screenshot.png | wc -c" in /work/repo
succeeded in 0ms:
/home/runner/.npm-global/bin/nuphus-mcp
21718
Now I have all the data. Let me compile the final ARGUSIC_RESULT.
exec
/bin/sh -lc "echo \"ARGUSIC_RESULT:{\\\"install_succeeded\\\": true, \\\"launch_succeeded\\\": true…
succeeded in 0ms:
{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"method\":\"notifications/initialized\",\"params\":{}}
{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"id\":1,\"method\":\"tools/call\",\"params\":{\"name\":\"desktop_screen_size\…
tokens used
317,954Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 12 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 69 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Encontró 3 errores durante la instalación, 2 de ellos sin resolver.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 70 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, nuphus-mcp fue el 45.º más rápido en llegar a funcionar, y 43 de 70 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
ai-agentbrowser-automationchrome-automationcomputer-usecomputer-visiondesktop-automationmcpmcp-servermodel-context-protocolocrrust
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/nuphus-mcp)Preguntas
- ¿Funciona nuphus-mcp?
- Sí. nuphus-mcp funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 12 minutos, con 3 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic nuphus-mcp?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 95b860860934. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar nuphus-mcp?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,07 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda nuphus-mcp en instalarse?
- 12 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita nuphus-mcp una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar nuphus-mcp?
- En la ejecución registrada fallaron 3 cosas, y 1 se corrigió sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara nuphus-mcp con las alternativas?
- De los 70 proyectos de ai-agent que Argusic ha instalado y cronometrado, nuphus-mcp fue el 45.º más rápido en llegar a funcionar, y 43 de 70 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de nuphus-mcp?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.