VibeView について
VibeViewは、コーディングエージェントがクラウド上の実機でアプリビルドを検証するためのスキルとMCPサーバーを提供します。モバイルやテレビのセッション、UIツリー参照による操作、ログとスクリーンショットに対応し、人の操作が必要な場合は引き継ぎます。
主な機能
- 01アプリビルドのアップロード
- 02クラウドデバイスセッションの開始
- 03UIツリー参照によるアプリ操作
- 04ログの読み取りと画面撮影
- 05人の対応が必要な場合の停止
活用シーン
- 01モバイルアプリのビルド検証
- 02テレビデバイスでのアプリ動作確認
- 03テスト中のログと画面の確認
MCP 対応
`vibeview` CLIは標準入出力経由でMCPサーバーを起動し、対応するMCPクライアントにデバイスセッションの制御機能を公開します。Claude Codeにサーバーを登録する設定方法も用意されています。
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。
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
VibeView エージェントスキル
コーディングエージェントが稼働中のクラウドデバイス上で作業を検証できるようにするスキルと MCP サーバーです。ビルドをアップロードし、iOS、Android、Apple TV、Android TV のセッションを開始し、UI ツリーの参照を使ってアプリを操作し、ログを読み取り、スクリーンショットを撮影し、人間だけが対応できる操作が必要になったら停止します。
VibeView は、iOS シミュレーター、Android エミュレーター、Apple TV と Android TV のシミュレーター、Roku デバイスの画面をブラウザーやエージェントにストリーミングします。Mac も、ローカルのシミュレーターも、机の上のデバイスも必要ありません。ドキュメント:AI エージェントの操作。
インストール
ログイン済みの vibeview CLI が必要です。
npm install -g vibeview
vibeview login
次に、エージェントに合った方法を選んでください。
スキルを読み込めるエージェント(Claude Code、Cursor、Codex など。skills CLI 経由):
npx skills add vibeview/skills
Claude Code のプラグインとして(スキルをインストールし、MCP サーバーを一度に登録します):
/plugin marketplace add vibeview/skills
/plugin install vibeview@vibeview
すでにインストールした CLI から Claude Code に追加する場合(スキルを ~/.claude/skills/ にコピーし、MCP サーバーの登録を提案します):
vibeview agent-setup
任意の MCP クライアント:stdio 経由で vibeview mcp を実行します。
{
"mcpServers": {
"vibeview": { "command": "vibeview", "args": ["mcp"] }
}
}
Claude Code を使う場合は、claude mcp add vibeview -- vibeview mcp を実行します。
内容
| パス | 内容 |
|---|---|
skills/vibeview-agent/SKILL.md | エージェントのワークフローです。ビルド要件、開発ループ、ui-tree による検証、スクリーンショットとログ、テレビの方向パッドによるナビゲーション、人間への引き継ぎルール、クリーンアップ、CLI と MCP の両方に関する全コマンドリファレンスが含まれます。 |
.claude-plugin/ | Claude Code プラグインのマニフェストです。スキルと vibeview mcp サーバーが含まれます。 |
.mcp.json | プラグインと MCP ディレクトリが検索する、標準のルートレベル形式で同じ MCP サーバーを定義しています。 |
この内容について
スキルの正式版は vibeview npm パッケージに含まれています(vibeview agent-setup はそこからスキルをコピーします)。エージェントやレジストリが GitHub 上で見つけられるよう、このリポジトリにも同じものを置いています。バージョンは CLI に合わせています。
問題や質問はこちらまで:[email protected]。
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。