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OmniDebugLink

OmniDebugLink

リモート
omnidebuglink.dev開発ツール07 週間前に更新
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OmniDebugLink について

OmniDebugLinkは、実機上のアプリをAIコーディングエージェントにつなぎ、リモートデバッグと自動テストを行います。各プラットフォームのSDKがリレーに接続し、MCPツールでUSBケーブルや共通ネットワークなしに端末を確認・操作できます。

主な機能

  1. 01UIツリーとスクリーンショットの確認
  2. 02タップ、スワイプ、テキスト入力
  3. 03ログの読み取りと性能測定
  4. 04プラットフォームSDKとWebSocketリレーによるアプリ接続
  5. 05MCPによる端末一覧とタスク管理

活用シーン

  1. 01リモート端末で動くアプリのデバッグ
  2. 02実機での操作テストの自動化
  3. 03不具合再現時のログと性能の確認

MCP 対応

OmniDebugLink APIのHTTP MCPサーバーを提供し、AIコーディングエージェントから端末一覧、タスク実行、端末状態の確認、タスク一覧を利用できます。アプリはプラットフォームSDKと端末トークンでリレーに接続します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://api.omnidebuglink.dev/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

OmniDebugLink

どこからでも、実機をリモートデバッグし、自動テストできます。

アプリに小さなクライアント SDK を追加し、デバイストークンで接続すると、あらゆる AI コーディングツール（Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、…）から、Model Context Protocol 経由で実行中のアプリを調べ、操作できます。UI ツリーのダンプ、スクリーンショットの撮影、タップ、スワイプ、文字入力、ログの読み取り、パフォーマンスの測定などが可能です。USB ケーブル、共有ネットワーク、エミュレーターは必要ありません。

Your App ──wss──> OmniDebugLink relay ──MCP──> AI coding tool
  • デバイスからの送信 WebSocket は 1 つだけです。ネットワークをまたいで、NAT の背後でも、実機で動作します。
  • AI 側からは、通常の MCP ツールとして認識されます。list_devices → run_task / device_status / list_tasks …
  • 1 組のトークンでデバイス 1 台分を利用できます。トークンはデバイスごとに発行されます。リリースビルドには決して埋め込まないでください。リリース環境での利用には、条件付きパターンを使用します。

クライアント SDK

プラットフォームインストールリポジトリ
UnityPackage Manager → git URL から追加omnidebuglink_unity
AndroidJitPack：com.github.omnidebuglink:omnidebuglink_android:<tag>omnidebuglink_android
Flutterpubspec の git 依存関係（ref: タグ）omnidebuglink_flutter
iOS / macOSSwift Package（iOS 15+ / macOS 12+）omnidebuglink_apple_swift
React Nativenpm i omnidebuglink/omnidebuglink_react_native#<tag>omnidebuglink_react_native
Godotaddons/omni_debug_link/ フォルダーをコピー（Godot ≥ 4.2）omnidebuglink_godot
WebjsDelivr 経由の CDN ビルド（@<tag>）omnidebuglink_web

各 SDK リポジトリには、プラットフォームごとのインストール手順とタスク一覧が記載されています。 本番ホストではバージョンタグ（#vX.Y.Z / ref: / @vX.Y.Z）を指定してください。

クイックスタート

  1. コンソールでデバイストークンのペアを作成します（パブリックベータ期間中は無料です）。

  2. アプリを接続します。お使いのプラットフォーム用の SDK を追加し、トークンを使って起動します。デバッグビルドでは自由に使用できます。リリースビルドでは条件付きパターン（実行時に発行されるトークンを使用し、埋め込みは行わない）を使う場合に限り利用できます。

  3. MCP サーバーを AI ツールに追加します（ブラウザーで OAuth ログインします）。

    claude mcp add --transport http odl https://api.omnidebuglink.dev/mcp

    Cursor、Codex CLI、Gemini CLI、…など、あらゆる MCP クライアントで動作します。

  4. AI に list_devices を実行するよう依頼し、デバイスの操作を開始します。

アプリへの SDK の統合

sdk-integration.md は、そのまま AI コーディングツールに渡せるように書かれています。プラットフォームごとのインストール方法と接続例、守るべきルール、検証チェックリストが記載されています。エージェントに内容を読み込ませ、SDK を組み込むよう依頼してください。

別のプラットフォーム向けのクライアントを開発していますか？

WebSocket クライアントがあれば、どのプラットフォームでも接続できます。通信プロトコルは単一の JSON フレーム形式です。

→ サードパーティークライアント開発ガイド — プロトコル仕様、移植可能なリファレンス実装、既知の注意点、デプロイ前の検証チェックリストを掲載しています。AI コーディングエージェントは、SDK のソースを読まなくても、このガイドだけで仕様に準拠したクライアントを実装できます。

リンク

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MCP は初めてですか？

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。