open-codex-computer-use

让 AI 直接操控你的电脑，跨平台自动化操作桌面应用

这是一个开源的计算机使用智能体，旨在替代 OpenAI Codex 的计算机操作功能。它通过辅助功能 API 实现跨平台（macOS、Windows、Linux）的屏幕感知和鼠标键盘控制，让 AI 能像人一样操作桌面应用。项目解决了闭源工具不可定制、平台受限的问题，核心能力包括：基于辅助功能树解析界面、模拟点击与输入、支持多模态模型决策、提供 CLI 和 API 接口。它适用于自动化测试、无障碍辅助、RPA 流程编排等场景，开发者可基于 Swift 源码二次开发，集成到自己的智能体系统中。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 2223

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队iFurySt

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/iFurySt/open-codex-computer-use

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和自行部署。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Swift

技术栈/模型accessibility,ai-agent,ai-agents,claude-code,codex,codex-computer-use,computer-use,computer-use-agent,cross-platform,cua,desktop-automation,gemini-cli,gui-automation,macos,mcp,model-context-protocol,open-computer-use,open-computer-use-mcp,openai-codex,opencode

GitHub 星标★ 2223

30天Star增速

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上线时间2026-04-17 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

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移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

Node.js 与 npm（需通过 npm 全局安装 open-computer-use）
macOS 运行时要求 macOS 14.0 或更高版本
macOS 需授予 Accessibility（辅助功能）与 Screen Recording（屏幕录制）权限
一个支持 MCP 的客户端，如 Codex、Claude Code、Gemini CLI 或 opencode

安装与启动步骤

1全局安装 CLI

用 npm 全局安装 open-computer-use，安装后会同时提供 ocu 作为短别名。
```
npm i -g open-computer-use
```
2首次运行并授权

直接在终端运行一次；macOS 会提示授权，需在系统设置中开启辅助功能与屏幕录制。Windows 和 Linux 跳过此步。
```
open-computer-use
```
3接入 Codex

把 MCP 服务写入 ~/.codex/config.toml，之后 Codex 即可调用 Computer Use 能力。
```
open-computer-use install-codex-mcp
```
4接入 Claude Code

把 MCP 服务写入 ~/.claude.json，使 Claude Code 能使用该服务。
```
open-computer-use install-claude-mcp
```
5接入 Gemini CLI

默认写入当前项目的 ./.gemini/settings.json；加 --scope user 可写入用户级配置。
```
open-computer-use install-gemini-mcp
```
6手动配置其他客户端

其他 MCP 客户端可手动添加配置：command 为 open-computer-use，args 为 mcp，参考下方 configs。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`mcpServers.open-computer-use.command`	是	指定启动 MCP 服务的可执行命令	`open-computer-use`
`mcpServers.open-computer-use.args`	是	以 MCP 模式启动服务所需的参数	`["mcp"]`
`--scope user`	否	安装 Gemini CLI 配置时，改为写入用户级配置而非项目级	`--scope user`

如何确认成功

在 MCP 客户端中能看到 open-computer-use 提供的工具（如 get_app_state），并能成功调用完成一次操作。

常见问题

Q：Windows 和 Linux 需要授权吗？

A：不需要。只有 macOS 运行时首次启动需要手动授予 Accessibility 和 Screen Recording 权限。

Q：命令名太长有简写吗？

A：有。npm 包同时暴露 ocu 作为短别名，例如 ocu install-codex-mcp 与 open-computer-use install-codex-mcp 等价。

Q：如何更新已安装的 skill？

A：执行 npx skills update open-computer-use -g -y 即可更新全局安装，包括之前为 Codex 创建的安装。

Q：能一次执行多个操作吗？

A：可以。用 open-computer-use call --calls 传 JSON 数组，或用 --calls-file 指定文件，同一进程内可复用 element_index 状态。

注意事项

macOS 运行时必须为 macOS 14.0 及以上版本。
macOS 需先手动运行一次并授权辅助功能与屏幕录制，Windows/Linux 无此步骤。
项目也可作为 Codex 插件安装：open-computer-use install-codex-plugin；opencode 用户可执行 open-computer-use install-opencode-mcp。
从源码检出做本地验证时可使用 make smoke、make stress、make agent-smoke 等命令。

核心亮点

基于辅助功能 API 实现精准的 UI 元素定位，不依赖图像识别，性能更优
支持 macOS、Windows、Linux 三平台，打破 Codex 的生态锁定
提供 CLI 和 API，易于集成到现有 AI 工作流，且完全开源可定制

不足之处

依赖系统辅助功能权限，部分应用（如 Electron）支持不完整
文档/社区待观察

适用场景

自动化桌面软件测试，模拟用户操作验证功能
构建 AI 驱动的 RPA 工具，处理重复性办公任务
为视障用户提供 AI 辅助的电脑操作界面

替代项目

Open Interpreter、Self-Operating Computer、UI-TARS

项目介绍

open-codex-computer-use 是智能体领域的开源项目，由 iFurySt 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（2,223）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

近 45 天，它的 GitHub 星标从 1,667 增加到 2,223，净增 556。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，可免费使用和自行部署。

它主要面向的使用场景是：自动化桌面软件测试，模拟用户操作验证功能。同类可对比的替代方案包括 Open Interpreter、Self-Operating Computer、UI-TARS。

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