Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Handsy AI

de onehumanbeingversión 0.1.3i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.onehumanbeing/esp32agent

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add esp32agent -- npx -y esp32agent mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub onehumanbeing, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32451 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 100% de los otros 32451 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32451 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Handsy AI?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.3) llegó al registro hoy.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Recta

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
Instalar

Recta

de RectaBuild

Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

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