
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
Verbind taalmodellen met iOS-simulators voor geautomatiseerd UI-testen, appbeheer en AI-gestuurde workfloworkestratie met de Simulator iOS IDB MCP Server.
De Simulator iOS IDB MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die ontworpen is om grote taalmodellen (LLM’s) te laten communiceren met iOS-simulators via natuurlijke taalopdrachten. Door AI-assistenten direct te verbinden met een iOS-simulatieomgeving, maakt deze server taken mogelijk zoals het automatiseren van UI-tests, het inspecteren van app-gedrag en het beheren van simulatorstatussen. Het dient als brug tussen externe AI-gestuurde workflows en de simulator, waardoor ontwikkelaars hun testen kunnen stroomlijnen, repetitieve handelingen automatiseren en app-ontwikkeling kunnen versnellen door de kracht van LLM’s direct op de simulator toe te passen.
Er is geen informatie over prompt-sjablonen beschikbaar in de repository.
Er worden geen expliciete resource-primitieven beschreven in de toegankelijke bestanden van de repository.
Er is geen directe lijst van tools (MCP-tools) gevonden in de root of voor de hand liggende bestanden (zoals een server.py of toolingdeclaratie).
{
"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"]
}
}
}
Om gevoelige gegevens veilig aan te leveren, gebruik je omgevingsvariabelen in je configuratie. Bijvoorbeeld:
{
"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}"
}
}
}
}
Vervang "MY_SECRET_KEY"
door de naam van je eigen omgevingsvariabele.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je het met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:
{
"simulator-ios-idb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “simulator-ios-idb” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen details gevonden |
Lijst van Bronnen | ⛔ | Geen details gevonden |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen details gevonden |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld gegeven |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet gespecificeerd |
Roots-ondersteuning: ⛔ (Geen bewijs gevonden)
Sampling-ondersteuning: ⛔ (Geen bewijs gevonden)
Op basis van de beschikbare informatie biedt deze MCP-server een duidelijk overzicht en goede installatie-instructies, maar ontbreekt het aan openbare documentatie over prompt-sjablonen, expliciete resource-definities, tool-lijsten of geavanceerde MCP-functies zoals roots en sampling. Het is dus functioneel, maar beperkt in documentatie-transparantie vergeleken met andere MCP’s.
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft ten minste één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 10 |
Aantal sterren | 182 |
Beoordeling:
Ik zou de publieke documentatie en openheid van deze MCP-server beoordelen met een 4/10. Het doel en de installatie-instructie zijn duidelijk, maar er is weinig transparantie over interne MCP-constructies (tools, bronnen, prompts) en geavanceerde functies.
Het is een Model Context Protocol-server die grote taalmodellen verbindt met iOS-simulators, waardoor natuurlijke taalbesturing mogelijk is voor automatisering, UI-tests, appbeheer en workflowintegratie binnen FlowHunt.
Geautomatiseerd UI-testen, beheer van simulatorstatus, gedragsinspectie van apps, installatie/verwijdering van apps en het integreren van iOS-simulators in CI/CD- of aangepaste ontwikkelaarsworkflows.
Gebruik omgevingsvariabelen in je MCP-configuratie. Stel bijvoorbeeld 'MY_SECRET_KEY' in als omgevingsvariabele en verwijs ernaar in je MCP-serverconfiguratie om gevoelige informatie veilig te houden.
Nee, er is geen openbare documentatie voor prompt-sjablonen, resource-primitieven of expliciete lijsten met tools beschikbaar voor deze MCP-server.
De documentatie krijgt een score van 4/10. De handleiding voor installatie en doel is duidelijk, maar er is weinig transparantie over interne MCP-constructies zoals tools, bronnen en geavanceerde functies.
Verbeter je app-ontwikkelings- en testworkflows door AI-gestuurde automatisering te integreren met iOS-simulators in FlowHunt.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Xcode MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en de Xcode-ontwikkelomgeving, waardoor automatisering van projectbeheer, bestandsoperaties, builds, te...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...