
Apache IoTDB MCP Server
Apache IoTDB MCP Server muliggør problemfri integration af IoTDB tidsseriedatabasen i AI-arbejdsgange, så AI-assistenter og udviklerværktøjer kan udføre SQL-for...
Forbind sprogmodeller til iOS-simulatorer for automatiseret UI-test, appstyring og AI-drevet workflow orkestrering med Simulator iOS IDB MCP Server.
Simulator iOS IDB MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, som er designet til at gøre det muligt for store sprogmodeller (LLM’er) at interagere med iOS-simulatorer via kommandoer i naturligt sprog. Ved at forbinde AI-assistenter direkte til et iOS-simuleringsmiljø, muliggør denne server opgaver som automatisering af UI-test, inspektion af appadfærd og styring af simulatorens tilstande. Den fungerer som en bro mellem eksterne AI-drevne workflows og simulatoren og giver udviklere mulighed for at strømline test, automatisere gentagne handlinger og accelerere appudvikling ved at udnytte LLM’ers kraft til direkte simulatorstyring.
Ingen information om promptskabeloner er tilgængelig i depotet.
Ingen eksplicitte ressourceprimitiver er beskrevet i de tilgængelige filer i depotet.
Ingen direkte liste over værktøjer (MCP-værktøjer) findes i roden eller i åbenlyse filer (såsom en server.py eller værktøjsdeklaration).
{
"mcpServers": {
"simulator-ios-idb": {
"command": "npx",
"args": ["@InditexTech/mcp-server-simulator-ios-idb@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"simulator-ios-idb": {
"command": "npx",
"args": ["@InditexTech/mcp-server-simulator-ios-idb@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"simulator-ios-idb": {
"command": "npx",
"args": ["@InditexTech/mcp-server-simulator-ios-idb@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"simulator-ios-idb": {
"command": "npx",
"args": ["@InditexTech/mcp-server-simulator-ios-idb@latest"]
}
}
}
For at videregive følsomme legitimationsoplysninger sikkert, brug miljøvariabler i din konfiguration. Eksempel:
{
"mcpServers": {
"simulator-ios-idb": {
"command": "npx",
"args": ["@InditexTech/mcp-server-simulator-ios-idb@latest"],
"env": {
"MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${MY_SECRET_KEY}"
}
}
}
}
Erstat “MY_SECRET_KEY” med navnet på din faktiske miljøvariabel.
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I sektionen for system-MCP-konfiguration indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:
{
"simulator-ios-idb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når du har konfigureret det, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “simulator-ios-idb” til det faktiske navn på din MCP-server, og erstat URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | |
Liste over promptskabeloner | ⛔ | Ingen oplysninger fundet |
Liste over ressourcer | ⛔ | Ingen oplysninger fundet |
Liste over værktøjer | ⛔ | Ingen oplysninger fundet |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel givet |
Sampling-support (mindre vigtigt i vurdering) | ⛔ | Ikke specificeret |
Roots-support: ⛔ (Ingen beviser fundet)
Sampling-support: ⛔ (Ingen beviser fundet)
Baseret på de tilgængelige oplysninger giver denne MCP-server et klart overblik og opsætningsvejledning, men mangler offentlig dokumentation for promptskabeloner, eksplicitte ressourcebeskrivelser, værktøjslister eller avancerede MCP-funktioner som roots og sampling. Den er således funktionel, men begrænset i dokumentationens gennemsigtighed sammenlignet med andre MCP’er.
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal forks | 10 |
Antal stjerner | 182 |
Bedømmelse:
Jeg vil vurdere denne MCP-servers offentlige dokumentation og åbenhed til 4/10. Den har et klart formål og opsætningsvejledning, men mangler gennemsigtighed omkring interne MCP-konstruktioner (værktøjer, ressourcer, prompts) og avancerede funktioner.
Det er en Model Context Protocol-server, der forbinder store sprogmodeller med iOS-simulatorer og muliggør styring med naturligt sprog til automatisering, UI-test, appstyring og workflowintegration i FlowHunt.
Automatiseret UI-test, styring af simulatorens tilstand, adfærdsinspektion af apps, installation/afinstallation af apps og integration af iOS-simulatorer i CI/CD eller tilpassede udviklerworkflows.
Brug miljøvariabler i din MCP-konfiguration. For eksempel kan du sætte 'MY_SECRET_KEY' som miljøvariabel og referere til den i din MCP-serverkonfiguration for at holde følsomme oplysninger sikre.
Nej, der er ingen offentlig dokumentation for promptskabeloner, ressourceprimitiver eller eksplicitte værktøjslister tilgængelig for denne MCP-server.
Dokumentationen er vurderet til 4/10. Den giver klar opsætningsvejledning og formål, men mangler gennemsigtighed om interne MCP-konstruktioner som værktøjer, ressourcer og avancerede funktioner.
Forbedr din appudvikling og testworkflows ved at integrere AI-drevet automatisering med iOS-simulatorer i FlowHunt.
Apache IoTDB MCP Server muliggør problemfri integration af IoTDB tidsseriedatabasen i AI-arbejdsgange, så AI-assistenter og udviklerværktøjer kan udføre SQL-for...
iMCP MCP Server forbinder AI-assistenter med dine Macs native apps og giver sikker adgang til Beskeder, Kontakter, Kalender, Påmindelser, Vejr, Kort og mere. Fo...
Xcode MCP Server forbinder AI-assistenter med Xcode-udviklingsmiljøet og muliggør automatisering af projektstyring, filhåndtering, builds, test, afhængighedssty...