
Apache IoTDB MCP Server
Serwer Apache IoTDB MCP umożliwia bezproblemową integrację bazy danych szeregów czasowych IoTDB z workflow AI, pozwalając asystentom AI i narzędziom dewelopersk...
Połącz modele językowe z symulatorami iOS, aby zautomatyzować testy UI, zarządzać aplikacjami i orkiestracją workflow opartą na AI z pomocą Simulator iOS IDB MCP Server.
Simulator iOS IDB MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany, by umożliwić dużym modelom językowym (LLM) interakcję z symulatorami iOS za pomocą poleceń w języku naturalnym. Łącząc asystentów AI bezpośrednio ze środowiskiem symulacji iOS, serwer ten pozwala na takie zadania jak automatyzacja testów UI, inspekcja zachowania aplikacji czy zarządzanie stanem symulatora. Stanowi most między zewnętrznymi, sterowanymi przez AI workflow a symulatorem, umożliwiając deweloperom usprawnienie testowania, automatyzację powtarzalnych czynności i przyspieszenie rozwoju aplikacji poprzez wykorzystanie możliwości LLM do bezpośredniej manipulacji symulatorem.
W repozytorium nie ma informacji o szablonach promptów.
W dostępnych plikach repozytorium nie opisano jawnych prymitywów zasobów.
Nie znaleziono bezpośredniej listy narzędzi (MCP tools) w katalogu głównym ani w oczywistych plikach (jak server.py czy deklaracje narzędzi).
{
"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"]
}
}
}
Aby bezpiecznie przekazywać wrażliwe dane uwierzytelniające, używaj zmiennych środowiskowych w konfiguracji. Przykład:
{
"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}"
}
}
}
}
Zamień "MY_SECRET_KEY"
na właściwą nazwę Twojej zmiennej środowiskowej.
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"simulator-ios-idb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu, agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “simulator-ios-idb” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem MCP servera.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | |
Lista promptów | ⛔ | Brak szczegółów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak szczegółów |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak szczegółów |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykład podany |
Wsparcie sampling-u (mniej istotne) | ⛔ | Nie określono |
Wsparcie roots: ⛔ (Brak dowodów)
Wsparcie sampling-u: ⛔ (Brak dowodów)
Na podstawie dostępnych informacji serwer MCP zapewnia jasny przegląd i instrukcje konfiguracji, ale brakuje mu publicznej dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, jawnych definicji zasobów, listy narzędzi czy zaawansowanych funkcji MCP takich jak roots i sampling. Jest zatem funkcjonalny, lecz ograniczony pod względem przejrzystości dokumentacji w porównaniu z innymi MCP.
Ma LICENCJĘ | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Ma przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba forków | 10 |
Liczba gwiazdek | 182 |
Ocena:
Oceniałbym publiczną dokumentację i otwartość tego serwera MCP na 4/10. Ma jasno określony cel i dobre instrukcje konfiguracji, ale brakuje mu przejrzystości w zakresie wewnętrznych konstrukcji MCP (narzędzia, zasoby, prompty) i funkcji zaawansowanych.
To serwer Model Context Protocol, który łączy duże modele językowe z symulatorami iOS, umożliwiając sterowanie językiem naturalnym dla automatyzacji, testowania UI, zarządzania aplikacjami i integracji workflow w FlowHunt.
Automatyczne testy UI, zarządzanie stanem symulatora, inspekcja zachowania aplikacji, instalacja/odinstalowanie aplikacji oraz integracja symulatorów iOS z CI/CD lub niestandardowymi workflow deweloperskimi.
Używaj zmiennych środowiskowych w konfiguracji MCP. Na przykład ustaw 'MY_SECRET_KEY' jako zmienną środowiskową i odwołuj się do niej w konfiguracji serwera MCP, aby zachować bezpieczeństwo poufnych informacji.
Nie, nie ma publicznie dostępnej dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, prymitywów zasobów ani jawnych list narzędzi dla tego serwera MCP.
Dokumentacja oceniona jest na 4/10. Zapewnia jasne instrukcje konfiguracji i cel, ale brakuje jej przejrzystości w zakresie wewnętrznych konstrukcji MCP, takich jak narzędzia, zasoby i funkcje zaawansowane.
Usprawnij proces tworzenia i testowania aplikacji, integrując automatyzację AI z symulatorami iOS w FlowHunt.
Serwer Apache IoTDB MCP umożliwia bezproblemową integrację bazy danych szeregów czasowych IoTDB z workflow AI, pozwalając asystentom AI i narzędziom dewelopersk...
Multicluster MCP Server umożliwia systemom GenAI i narzędziom deweloperskim zarządzanie, monitorowanie i orkiestrację zasobów w wielu klastrach Kubernetes za po...
BlenderMCP łączy Blendera z asystentami AI takimi jak Claude, umożliwiając zautomatyzowane, oparte na AI modelowanie 3D, tworzenie scen i zarządzanie zasobami d...