dondetir/neuralbridge_mcp

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44 stars 21 forks 품질 53 트렌드 13NOASSERTION

MCP를 통한 AI-native Android 자동화 Claude, GPT, Gemini 또는 Android에서 모든 AI 에이전트 전체 제어 - 탭, swipe, 유형, 스크린 샷 - ~6ms 대기 시간. Appium보다 100x 빠릅니다. 43 도구.

개요

Model Context Protocol을 통한 AI-native Android 자동화 AI 에이전트를 제공 — Claude, GPT, Gemini, 또는 당신의 자신의 - 안드로이드 장치에서 전체 제어. UI를 관찰합니다. 탭. Swipe. 유형. 앱 관리. 캡처 스크린샷. sub-100ms 대기권으로 모두. 어떤 루트 필요. 기존의 Android 자동화는 두 개의 캠프로 떨어졌다. — 모두 같은 Bottleneck을 공유합니다. 1. (Appium, Maestro) - QA를 위해 건축해, AI 대리인 아닙니다. ADB 또는 UIAutomator IPC를 통해 모든 작업 경로, 작업 당 200-1000ms 비용. 2. (mobile-mcp, droidrun) - AI-aware, 그러나 얇은 ADB 래퍼 underneath. 활동 당 200-2000ms. NeuralBridge는 다른 접근 방식을 취합니다. 행동을 실행하는 서비스, IPC를 완전히 제거. — NeuralBridge는 Appium과 mobile-mcp에 대한 행동 대 당 평균입니다. 전체 벤치 마크보기 → AI 에이전트는 동반자 앱에 직접 HTTP를 통해 MCP를 말한다 — 미들웨어 없음, ADB 없음, 중간 서버.

개요(AI 번역)

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Model Context Protocol을 통한 AI-native Android 자동화

AI 에이전트를 제공 — Claude, GPT, Gemini, 또는 당신의 자신의 - 안드로이드 장치에서 전체 제어. UI를 관찰합니다. 탭. Swipe. 유형. 앱 관리. 캡처 스크린샷. sub-100ms 대기권으로 모두. 어떤 루트 필요.

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왜 NeuralBridge?

기존의 Android 자동화는 두 개의 캠프로 떨어졌다. — 모두 같은 Bottleneck을 공유합니다.

** 테스트 프레임 워크 ** (Appium, Maestro) - QA, AI 에이전트가 아닙니다. ADB 또는 UIAutomator IPC를 통해 모든 작업 경로, 작업 당 200-1000ms 비용.
** MCP 래퍼 ** (mobile-mcp, droidrun) - AI-aware, 그러나 얇은 ADB 래퍼 underneath. 활동 당 200-2000ms.

NeuralBridge는 다른 접근 방식을 취합니다. 행동을 실행하는 서비스 ** 처리 **, IPC 과장 제거.

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README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

🧠 NeuralBridge

AI-native Android automation via the Model Context Protocol

Give any AI agent — Claude, GPT, Gemini, or your own — full control over an Android device. Observe the UI. Tap. Swipe. Type. Manage apps. Capture screenshots. All with sub-100ms latency. No root required.

🤔 Why NeuralBridge?

Existing Android automation falls into two camps — and both share the same bottleneck:

Test frameworks (Appium, Maestro) — built for QA, not AI agents. Every action routes through ADB or UIAutomator IPC, costing 200-1000ms per operation.
MCP wrappers (mobile-mcp, droidrun) — AI-aware, but thin ADB wrappers underneath. 200-2000ms per action.

NeuralBridge takes a different approach: an on-device AccessibilityService that executes actions in-process, eliminating IPC overhead entirely.

	NeuralBridge	Appium	Maestro	mobile-mcp	droidrun	ADB Shell
⚡ Tap latency	~2ms	300-1000ms	750ms-2s	500-2000ms	200-1000ms	300-1000ms
⌨️ Text input	~1.4ms	500-3000ms	750ms-2s	500-2000ms	200-1000ms	500-2000ms
🌳 UI tree read	18-33ms	500-2000ms	750ms-2s	1-5s	200-500ms	1-5s
📸 Screenshot	~60ms	300-500ms	~1s	300-500ms	~250ms	300-500ms
🔌 MCP native	Yes	Add-on	Yes (stdio)	Yes	Via adapter	No
🛠️ MCP tools	43	30+ (add-on)	14+	~19	~11	—
🎯 Token optimization	Yes (73%)	No	No	No	No	No

[!TIP]

GitHub에서 전체 README 보기

설치

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{
  "mcpServers": {
    "neuralbridge": {
      "type": "http",
      "url": "http://<device-ip>:7474/mcp"
    }
  }
}