
Apache IoTDB MCP Server
Der Apache IoTDB MCP Server ermöglicht die nahtlose Integration der Zeitreihen-Datenbank IoTDB in KI-Workflows, sodass KI-Assistenten und Entwickler-Tools SQL-A...

Verbinden Sie Sprachmodelle mit iOS-Simulatoren für automatisierte UI-Tests, App-Management und KI-gestützte Workflow-Orchestrierung mit dem Simulator iOS IDB MCP Server.
FlowHunt bietet eine zusätzliche Sicherheitsschicht zwischen Ihren internen Systemen und KI-Tools und gibt Ihnen granulare Kontrolle darüber, welche Tools von Ihren MCP-Servern aus zugänglich sind. In unserer Infrastruktur gehostete MCP-Server können nahtlos mit FlowHunts Chatbot sowie beliebten KI-Plattformen wie ChatGPT, Claude und verschiedenen KI-Editoren integriert werden.
Der Simulator iOS IDB MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der entwickelt wurde, um großen Sprachmodellen (LLMs) die Interaktion mit iOS-Simulatoren über natürliche Sprachbefehle zu ermöglichen. Durch die direkte Verbindung von KI-Assistenten mit einer iOS-Simulationsumgebung erleichtert dieser Server Aufgaben wie die Automatisierung von UI-Tests, die Inspektion des App-Verhaltens und das Management von Simulatorzuständen. Er dient als Brücke zwischen externen KI-gesteuerten Workflows und dem Simulator und ermöglicht es Entwicklern, Testprozesse zu optimieren, wiederkehrende Aktionen zu automatisieren und die App-Entwicklung durch den Einsatz von LLMs zur direkten Steuerung des Simulators zu beschleunigen.
Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen verfügbar.
In den zugänglichen Dateien des Repositories werden keine expliziten Ressourcenprimitiven beschrieben.
Es wurde keine direkte Liste von Tools (MCP-Tools) in der Wurzel oder offensichtlichen Dateien (wie server.py oder Tool-Definitionen) gefunden.
{
"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"]
}
}
}
Um sensible Zugangsdaten sicher zu hinterlegen, verwenden Sie Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration. Beispiel:
{
"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}"
}
}
}
}
Ersetzen Sie "MY_SECRET_KEY" durch den Namen Ihrer tatsächlichen Umgebungsvariable.
Verwendung des MCP in FlowHunt
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:
Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich „System MCP-Konfiguration“ fügen Sie Ihre MCP-Server-Daten in folgendem JSON-Format ein:
{
"simulator-ios-idb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP nun als Tool mit allen Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, „simulator-ios-idb“ gegebenenfalls durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL zu Ihrer eigenen MCP-Server-Instanz anzupassen.
| Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
|---|---|---|
| Übersicht | ✅ | |
| Liste der Prompts | ⛔ | Keine Details gefunden |
| Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine Details gefunden |
| Liste der Tools | ⛔ | Keine Details gefunden |
| API-Schlüssel absichern | ✅ | Beispiel vorhanden |
| Sampling Support (weniger wichtig) | ⛔ | Nicht spezifiziert |
Roots-Support: ⛔ (Kein Nachweis gefunden)
Sampling-Support: ⛔ (Kein Nachweis gefunden)
Basierend auf den verfügbaren Informationen bietet dieser MCP Server eine klare Übersicht und Anleitung zur Einrichtung, es fehlt jedoch an öffentlicher Dokumentation bezüglich Prompt-Vorlagen, expliziter Ressourcen-Definitionen, Tool-Listen oder fortgeschrittener MCP-Funktionen wie Roots und Sampling. Somit ist er funktional, aber in puncto Dokumentationstransparenz gegenüber anderen MCPs eingeschränkt.
| Hat eine LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| Mindestens ein Tool | ⛔ |
| Anzahl Forks | 10 |
| Anzahl Stars | 182 |
Bewertung:
Ich bewerte die öffentliche Dokumentation und Offenheit dieses MCP Servers mit 4/10. Der Zweck und die Einrichtung sind klar beschrieben, es fehlt jedoch an Transparenz bezüglich interner MCP-Konstrukte (Tools, Ressourcen, Prompts) und fortgeschrittener Funktionen.
Es handelt sich um einen Model Context Protocol Server, der große Sprachmodelle mit iOS-Simulatoren verbindet und so eine natürliche Sprachsteuerung für Automatisierung, UI-Tests, App-Management und Workflow-Integration innerhalb von FlowHunt ermöglicht.
Automatisierte UI-Tests, Management des Simulatorzustands, Verhaltensinspektion von Apps, App-Installation/-Deinstallation sowie Integration von iOS-Simulatoren in CI/CD oder eigene Entwickler-Workflows.
Verwenden Sie Umgebungsvariablen in Ihrer MCP-Konfiguration. Setzen Sie zum Beispiel 'MY_SECRET_KEY' als Umgebungsvariable und referenzieren Sie diese in Ihrer MCP-Server-Konfiguration, um sensible Informationen zu schützen.
Nein, es gibt keine öffentliche Dokumentation zu Prompt-Vorlagen, Ressourcenprimitiven oder expliziten Tool-Listen für diesen MCP Server.
Die Dokumentation erhält eine Bewertung von 4/10. Sie bietet eine klare Einrichtung und Zweckbeschreibung, es fehlen jedoch Details zu internen MCP-Konstrukten wie Tools, Ressourcen und erweiterten Funktionen.
Optimieren Sie Ihre App-Entwicklung und Test-Workflows durch die Integration KI-gesteuerter Automatisierung mit iOS-Simulatoren in FlowHunt.
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