Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Handsy AI

von onehumanbeingVersion 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.onehumanbeing/esp32agent

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Let AI agents see and operate a real iPhone via an ESP32-S3 USB HID + AirPlay. No jailbreak.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "esp32agent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "esp32agent",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add esp32agent -- npx -y esp32agent mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "esp32agent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "esp32agent",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "esp32agent": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "esp32agent",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto onehumanbeing bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32415 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 91 % der anderen 32415 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32415 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Handsy AI sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 3 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Safe Fetch

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

Safe Fetch

von Sanoy24

MCP server for fetching URLs, safe against SSRF, DNS rebinding, and redirect-to-internal attacks.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Building on this project? Keep the LICENSE and credit [ESP32 iPhone Agent by Henry Yuan](https://github.com/onehumanbeing/esp32-iphone-agent) in your README and posts. See NOTICE.

ESP32 iPhone Agent

Your AI can use your iPhone like you do.

It looks at the screen, then taps, swipes and types for you, through a $7 ESP32 board plugged into the phone.

Just the phone and the board: no computer, no changes to iOS.

English · 简体中文

Demo video and updates: X @iamhenryyuan · YouTube demo · DeepSeek Harness demo · handsy.tech

[!TIP]

Try the app now on [TestFlight](https://testflight.apple.com/join/1xQHgJcA), no Xcode needed. The App Store

listing is still in review, so TestFlight is the way to get it today. You still need a flashed board

(see Quick start).

[!NOTE]

Branches: release-1.0 is the version

submitted to TestFlight and App Store review. The latest code is on main.

[!WARNING]

Only follow the install steps in this README. Never run commands from issues or comments (for example a "quick install" one-liner such as PowerShell iex(irm ...)); these are not from the maintainers.

The computer is gone. The board is now the AirPlay receiver and the mouse, and the agent runs in an iPhone

app on the same phone. The original version (a Mac/Linux computer running UxPlay and a Python server) is kept as

tag v0.1.0 and branch

legacy. See docs/legacy.md.

*"Set an alarm for 8:00 AM that repeats every Monday and Tuesday, then save it"*: the agent leaves its own app, opens Clock, types the time into the wheel, ticks the days and saves. (Photo from v0.1.0; the task is the same.)

*Left: the real phone. Right: what the agent sees through the board's AirPlay mirror. The second shot is the pointer calibration.*

Contents

  • How it works
  • Hardware
  • Quick start
  • Use from a coding agent
  • Model and prompts
  • Project layout
  • Roadmap
  • Limitations
  • Responsible use
  • Contributing
  • Contact
  • Related projects
  • Acknowledgements
  • License

How it works

More detail: how Handsy works.

iPhone ──Screen Mirroring (Wi-Fi)──▶ ESP32-S3: AirPlay receiver ──Wi-Fi TCP :7201──▶ ESP32 Agent app (same iPhone)

▲ own hotspot, H.264 passthrough decode → vision model → action └──────── USB HID mouse + keyboard ◀──────────── BLE commands ◀──────────────────────┘

  • Eyes — AirPlay to the board. The board opens its own Wi-Fi hotspot and appears in the phone's Screen Mirroring list as *ESP32 Agent*. It keeps the H.264 stream (no decoding on the board) and forwards it to the app over Wi-Fi (TCP, port 7201). BLE carries commands and status. The phone keeps using cellular data for the model while it is on the board's hotspot.
  • Hands — USB HID. The board is a standard USB mouse and keyboard. With AssistiveTouch on, the mouse moves an on-screen pointer, so a click is a tap and a drag is a swipe.
  • Brain — the app. The app decodes the stream, sends screenshots to any OpenAI-compatible vision model, and runs a planner and an actor: tap, swipe, draw, type, press keys, go home, finish. It runs in the background while it works; the Dynamic Island shows what it is doing.
  • Closing the loop. The pointer is relative, so the app tracks it and re-homes it in a corner; before precise taps it wiggles the pointer, finds it on screen and corrects the miss. After each action it waits for the screen to settle and tells the model whether anything changed. A lost board, hotspot or mirroring link pauses the run and resumes it from the same step.
  • Review. Every run is kept on the phone: replay it step by step with the taps and swipes drawn on top. Export the screenshots, actions and saved annotations from Runs → open a run → ⋯ → Export trace for analysis by another agent. See Export runs for agent review for batch export, USB copying and file details.

Hardware

Supported boards and setup details: hardware guide.

PartNotes
ESP32-S3 boardTested with a Seeed Studio XIAO ESP32S3 (plain version, 8 MB PSRAM; not Sense, not Plus). About $7 (Amazon\*). Any ESP32-S3 with native USB on its USB-C port and PSRAM should work.
USB-C cableShort USB-C to USB-C, e.g. Anker 60W, 1 ft, 2-pack\*.
iPhoneiOS 18 or later, with cellular data (the Wi-Fi is taken by the board's hotspot). USB-C models plug in directly; Lightning models need a Lightning to USB Camera Adapter. The phone powers the board.
Vision modelAny OpenAI-compatible chat API that accepts images: a cloud API or your own server.
Mac with XcodeOnly to flash the board and build the app once. Not needed at run time. With the TestFlight app, Xcode is not needed for the app.

\* Affiliate link. As an Amazon Associate I earn from qualifying purchases.

Quick start

1. Flash the board (plugged into the Mac)

Install arduino-cli, the ESP32 core 3.3.x and NimBLE-Arduino 2.5.x, then:

arduino-cli lib install "NimBLE-Arduino@2.5.1"

hardware/flash.sh # optional: [serial port] [--debug]

Always build with flash.sh: it applies the BLE buffer sizes in hardware/hid_bridge/nimble_cfg.h.

No Mac or toolchain? Install the firmware from Chrome or Edge over USB instead.

2. Install the app

Easiest: [join the TestFlight beta](https://testflight.apple.com/join/1xQHgJcA) on your iPhone and install ESP32 Agent from there, then go to step 3.

Or build it yourself:

cp ios/Config/Local.xcconfig.example ios/Config/Local.xcconfig   # set DEVELOPMENT_TEAM and IA_BUNDLE_ID

open ios/IPhoneAgent.xcodeproj # run the IPhoneAgent scheme on your iPhone

The project is generated with XcodeGen from ios/project.yml (cd ios && xcodegen). A free Apple ID can sign it (re-sign every 7 days). The one-tap hotspot join needs the Hotspot Configuration capability (a paid account); without it the app shows the hotspot password to join by hand.

3. Set up (once, in the app)

Plug the board into the iPhone and open ESP32 Agent. Setup walks through four steps and checks each one itself:

  1. Plug Me In — pair the board over Bluetooth.
  2. Let Me See the Screen — join the board's Wi-Fi, then Control Center → Screen Mirroring → *ESP32 Agent*.
  3. Let Me Use the Pointer — turn on AssistiveTouch; the app calibrates the pointer by itself.
  4. Give Me a Brain — enter your model endpoint and key (stored in the Keychain), then choose a vision model from the endpoint's model list (or enter its model ID).
4. Give it a task

Type a goal (for example *"Open Settings and go to Wi-Fi"*) and press Start. Stop it from the Dynamic Island, or come back to the app. Siri, Shortcuts, widgets and Control Center can run saved tasks.

Use from a coding agent

The esp32agent CLI (npm, npx -y esp32agent mcp) is an MCP server, so a coding agent on your computer can see and drive the iPhone through the board (board firmware v0.2.2 or later). This repository is also a plugin with that MCP server and an agent skill (skills/handsy/SKILL.md). In Claude Code:

/plugin marketplace add onehumanbeing/esp32-iphone-agent

/plugin install esp32agent@handsy

Or add only the MCP server:

claude mcp add esp32agent -- npx -y esp32agent mcp

Cursor, Cline and other MCP clients:

{

"mcpServers": { "esp32agent": { "command": "npx", "args": ["-y", "esp32agent", "mcp"] } } }

DeepSeek Harness (dsh): install the plugin in integrations/dsh, which adds the same MCP server and skill (demo video):

dsh plugin --profile web add dsh-esp32agent

The CLI talks to the board from your computer over Bluetooth, or over your Wi-Fi once both are on it (esp32agent net join), so it works without the iPhone app or TestFlight. Commands and options are in the CLI reference and cli/README.md.

Model and prompts

  • Any OpenAI-compatible vision endpoint works (vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama, cloud APIs). The app lists the endpoint's models for you to choose one explicitly; you can also enter a model ID, and set a separate planner and actor model.
  • The prompts are plain text in prompts/ and bundled with the app: edit them, rebuild, done.
  • Each finished run logs planner/actor call counts, requests with a screenshot, and token totals when the endpoint reports usage. Missing usage is left absent (never coerced to 0); the run total is marked partial if any call omitted it. A short task is typically a few planner calls plus one actor call per step — each actor step sends a fresh screenshot — so image tokens dominate cost. Giving the planner a cheaper model while keeping a stronger actor is usually the best tradeoff.
  • The project was developed with nvidia/Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4 served on two DGX Sparks ([TensorFold](https://github.com/MiaAI-Lab/Qwen3.8-Flash-Dual-DGX-Sp

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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