快游大师 MCP 生态使用教程：端到端热重载开发

在传统的 Android 自动化脚本开发中，开发者往往需要繁琐地导出 UI 节点、手动编写代码、重新编译和推送到设备，开发周期极其漫长。

现在，借助于模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 以及快游大师强大的 ReactiveSkill 动态解析引擎，您可以直接在电脑端的 Cursor 或 Claude 桌面版中，让 AI 帮您“看”屏幕、“想”逻辑、“写” JSON，并且瞬间热重载到手机上执行！

核心原理解析

这套基于 AI 的端到端热重载体系由三部分组成：

快游大师 App（手机端）：内置基于无障碍服务的 ReactiveExecutionEngine 与微型 HTTP Server，负责提供截屏/节点树和执行传入的 ReactiveSkill 任务。
autoace-cli（PC 端 MCP CLI）：已发布到 npm。连接 AI 与手机，通过局域网 HTTP 获取手机状态，并将技能推送到手机。
Cursor / Claude Desktop（AI 客户端）：作为超级大脑，根据用户的自然语言需求和当前屏幕状态，自动编写和修改自动化代码。

环境准备

1. 手机端配置

在各大手机应用商店（如华为、小米、应用宝等）搜索并安装最新版 “快游大师”。
打开 设置 → 高级设置 → MCP 服务，打开开关。
副标题显示地址与配对状态（等待配对 / 已配对）；点击该条目可复制给 Agent 的极简连接信息（地址、配对码、设备画像）。stdio MCP 配置由开源 Skill / autoace-cli 完成。
Agent 连接后应先调用 pair，手机显示「已配对」后再编排技能。

当前仅支持局域网 HTTP 通道，手机与电脑需在同一网络。

2. PC 端配置 autoace-cli

需要 Node.js ≥ 18、npm ≥ 9。当前 npm 包为 autoace-cli，它是 stdio MCP server，应注册到 MCP 客户端，而不是只在普通终端前台运行。

旧 npm 包 kuaiyou-mcp-server 已废弃、不再更新。新包仍提供同名 bin，已通过 npm install -g autoace-cli 安装的旧 MCP 配置可继续使用；新配置请统一使用 autoace-cli。

Cursor / Claude Desktop 配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "autoace": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "autoace-cli"],
      "env": {
        "KUAIYOU_DEVICE_IP": "192.168.1.100:41899",
        "KUAIYOU_MCP_PAIRING_CODE": "482917"
      }
    }
  }
}

Claude Code 与 Codex 也使用同样的 command、args 与 env 字段，按各自客户端格式写入用户级或本地 MCP 配置即可。

KUAIYOU_DEVICE_IP 必须使用 App 当前显示的 ip:port。端口与配对码只对当前 MCP 服务实例有效，每次关闭再开启后都要用 App 新复制的值覆盖旧配置；配对码兼容旧环境变量名 KUAIYOU_MCP_TOKEN。

配对码连续输错会返回 429 与 Retry-After，请按提示等待，不要继续重试旧码。不要把配对码写入项目仓库、日志或 Git 提交。配置后请重载 MCP 服务；如果当前会话不能热加载，则重启会话。

实战演练：让 AI 帮你写个自动化脚本

配置完成后，打开 Cursor 的 Composer 或 Claude 对话框。快游大师提供了以下几个强大的内置 MCP 工具：

get_ui_tree：获取手机当前界面的无障碍节点树。
capture_screenshot：截取当前手机屏幕图像。
push_reactive_skill：向手机瞬间推送新的自动化任务并自动弹窗执行。
validate_kuaiyou_skill：验证大模型生成的 JSON 格式。

尝试发送你的第一个指令

你可以直接对 AI 这样说：

“请使用 capture_screenshot 和 get_ui_tree 看看我现在手机的界面，帮我写一个自动点击‘每日签到’的 ReactiveSkill JSON，然后用 push_reactive_skill 推送到我手机上运行。”

接下来发生的事情会让你惊叹：

AI 自动调用工具，获取了您手机的界面节点和图片。
AI 分析屏幕上的可交互元素并生成符合规范的 ReactiveSkill JSON（使用 tap / storeValue 等本地动作）。
AI 调用 push_reactive_skill。
你的手机弹出导入确认；确认后即可本地执行。

如果过程有任何偏差，你只需要告诉 AI 调整目标或动作，再推送一次。这就是快游大师 MCP 生态带来的极致开发体验！