Mobile Development MCP について
Mobile Development MCP は、iOS と Android のモバイルデバイスおよびシミュレーターを管理・操作するための MCP サーバーです。AI アシスタントからアプリのインストール、デバイス管理、ログ取得、UI 自動操作を行えます。ADB や Xcode を使うモバイル開発者を対象としています。
主な機能
- 01デバイスとシミュレーターの起動、停止、一覧表示
- 02アプリのインストール、起動、管理
- 03スクリーンショットとシミュレーター動画の記録
- 04接続デバイスとのファイル転送
- 05タップ、スワイプ、テキスト入力による UI 操作
- 06logcat とシステムログの取得
活用シーン
- 01AI アシスタントによるデバイスログのエラー分析
- 02AI 経由での APK インストールと結果確認
- 03シミュレーター上での UI 操作とスクリーンショット確認の自動化
MCP 対応
本プロジェクトは MCP サーバーであり、Android と iOS 向けのツールを MCP クライアントに公開します。デバイス、アプリ、ファイル、UI 自動操作、ログなどの操作を対象としています。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
モバイル開発 MCP
Model Context Protocol を通じて、AI でモバイルデバイスを操作できます!
これは、モバイルデバイスやシミュレーターの管理と操作を目的とした MCP です。iOS および Android の開発環境向けに、アプリのインストール、デバイスの管理、ログの取得などのタスクを実行するユーティリティを提供します。
機能
- デバイス管理:接続されているデバイスやシミュレーターの起動、シャットダウン、一覧表示を行います。
- アプリケーション管理:対象デバイスへのアプリケーションのインストール、起動、管理を行います。
- ビジュアル診断:デバイスやシミュレーターの画面のスクリーンショットを撮影します。
- ファイル管理:接続されているデバイスへのファイルの送信や、デバイスからのファイルの取得を簡単に行えます。
- UI 自動化:タップ、スワイプ、テキスト入力によってデバイスを操作します。
- ログ管理:接続されているデバイスからログファイルやシステム情報を取得します。
- クロスプラットフォーム対応:Android と iOS の両方の環境に対応しています。
前提条件
このサーバーを使用するには、開発マシンに以下のツールがインストールされていることを確認してください。
- Android デバイス管理用の ADB(Android Debug Bridge)。
- iOS シミュレーター管理用の Xcode Command Line Tools(xcrun simctl)。
- Facebook の IDB ツール(インストールガイドを参照)(iOS での UI 自動化にのみ必要)。
- .NET SDK(例:.NET 9)
セットアップ
- このリポジトリをクローンします
- プロジェクトディレクトリに移動します
- プロジェクトをビルドします:
dotnet build - VS Code またはその他のクライアントで設定します:
"mcp-server-mobiledev": {
"type": "stdio",
"command": "dotnet",
"args": [
"run",
"--project",
"/Users/jsuarezruiz/GitHub/mobile-dev-mcp-server/src/MobileDevMcpServer.csproj"
]
}
テスト
MCP Inspector は、MCP サーバーのテストとデバッグを目的とした対話型の開発者ツールです。以下のコマンドを使用して、アプリケーションフォルダーから nodejs コマンドの npx で Inspector を起動できます。
npx @modelcontextprotocol/inspector dotnet run
ツール
android_list_devices:接続されているすべての Android デバイスの詳細を取得します。android_list_packages:特定の Android デバイスにインストールされているすべてのアプリケーションを一覧表示します。android_install_app:Android デバイスにアプリケーション(APK)をインストールします。android_launch_app:Android デバイスで特定のアプリケーションを起動します。android_diagnostics_bug_report:Android デバイスから包括的なバグレポートを取得します。android_logs_logcat:logcat を使用して Android デバイスからシステムログを取得します。android_logs_logcat_log_level:ログレベルを指定して、logcat を使用し Android デバイスからシステムログを取得します。android_files_push:ローカルファイルを Android デバイスに送信します。android_files_pull:Android デバイスからローカルマシンにファイルを取得します。android_files_delete_file:接続されている Android デバイスから指定したファイルを削除します。android_ui_tap:Android デバイスの指定した画面座標でタップ操作をシミュレートします。android_ui_swipe:Android デバイスの画面上で、2 点間のスワイプ操作をシミュレートします。android_ui_input_text:Android デバイスのフィールドへのテキスト入力をシミュレートします。android_ui_press_key:シリアル番号とキーコードを使用して、Android デバイスでのキー押下をシミュレートします。android_screenshot:指定した Android デバイスのスクリーンショットを取得します。android_compare_screenshot_llm:指定したプロンプトと LLM(大規模言語モデル)との対話を使用して、2 つのスクリーンショットを比較します。android_shell_command:Android デバイスでシェルコマンドを実行します。ios_list_devices:接続されているすべての iOS シミュレータデバイスの詳細を取得します。ios_booted_device:最初に起動したシミュレータデバイスの名前と ID を取得します。ios_boot_device:指定した iOS シミュレータデバイスを起動します。ios_launch_app:指定した iOS シミュレータデバイスでアプリケーションを起動します。ios_shutdown_device:指定した iOS シミュレータデバイスをシャットダウンします。ios_ui_tap:iOS デバイスの指定した画面座標でタップ操作をシミュレートします。ios_ui_swipe:iOS デバイスの画面上で、2 点間のスワイプ操作をシミュレートします。ios_ui_input_text:iOS デバイスのフィールドへのテキスト入力をシミュレートします。ios_ui_press_key:iOS デバイスで特定のキーを押す操作をシミュレートします。ios_screenshot:指定した iOS デバイスのスクリーンショットを取得します。ios_video_start:iOS シミュレータの動画を録画します。ios_video_stop:シミュレータの動画録画を停止します。
AI アシスタントへのクエリ例
次のクエリをお試しください。
- 「現在接続されているすべての Android デバイスを表示し、詳細を教えてください。」
- 「接続されているすべての iOS デバイスと、その仕様を表示してください。」
- 「最近のログを分析し、エラーメッセージがないか確認してください。」
- 「この APK をデバイスにインストールして、正しくインストールされたか確認してください。」
- 「スマートフォンにインストールされているすべてのアプリケーションの一覧を表示してください。」
- 「座標 (100, 1000) にあるホームボタンを押してください。」
ギャラリー

コントリビューション
このプロジェクトの改善に向けたコントリビューションを歓迎します。バグの修正、新機能の追加、ドキュメントの改善など、皆さまのご協力に心より感謝します。
- リポジトリをフォークします
- フィーチャーブランチを作成します(git checkout -b feature/my-feature)
- 変更を加えます
- 変更をコミットします(git commit -m 'Add a new feature')
- ブランチにプッシュします(git push origin feature/my-feature)
- プルリクエストを作成します
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。
コメント
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。