mobilerun

Из публичных источников

Автоматизация мобильных устройств с помощью команд на естественном языке — не зависящий от LLM мобильный агент 🤖

Машинный перевод · Показать оригинал

Automate your mobile devices with natural language commands - an LLM agnostic mobile Agent 🤖

MCP-серверКатегория: MCP-серверы · Git и разработкаOpen sourceданные проверены 16 окт. 2026 г.

Обзор

  • ai-agents
  • android
  • android-automation
  • hacktoberfest
  • mobile-automation

Установка

Команды только показываются, маркетплейс их не выполняет. Сверяйтесь с официальной документацией.
  • Официальный сайтИз публичных источниковиз метаданных каталога
    mobilerun.ai/framework ↗
  • Реестр пакетов языкаpythonИз публичных источниковиз манифеста пакета — публикация в реестре не проверена
    pipx install mobilerun

    Не проверено: перед установкой убедитесь, что пакет в реестре принадлежит этому проекту.

    pypi.org/project/mobilerun/ ↗
  • Сборка из исходниковИз публичных источниковиз метаданных каталога

    Сборка из исходников: проверенного рецепта сборки нет — следуйте инструкциям репозитория.

    github.com/droidrun/mobilerun ↗

Совместимость

«Неизвестно» значит, что доказательств не найдено, а не что продукт несовместим.
ПлатформаСтатусАрхитектураДоказательствоУверенность
Claude (web & desktop)Неизвестно———
Claude CodeНеизвестно———
CursorНеизвестно———
VS CodeНеизвестно———
WindsurfНеизвестно———
ChatGPTНеизвестно———
PythonСовместимо—манифест пакета: pyproject.toml name0.60

Релизы

проверено 30 окт. 2026 г.
v0.7.4Последний27 окт. 2026 г.Официальный источник ↗

Файлы версии 0.7.4

К релизу не приложены файлы.

История релизов

Профиль качества

алгоритм quality-v1.0 · оценено 16 окт. 2026 г.
Оценка качества97
Оценка риска0
Уверенность 1.00
Оценка качества и оценка риска — разные показатели. Высокое качество не гарантирует безопасность.

Составляющие оценки

Поддержка · 2020
last activity 0 days ago
Документация · 1515
README 11265 chars, description present
Готовность к использованию · 1515
install instructions: yes; releases: yes
Метаданные · 1010
4/4 of description, homepage, license, topics
Релизы · 1010
10 release(s), latest 1 days ago
Точность категории · 108
classifier confidence 0.75
Популярность · 1010
9662 stars (log-dampened, 10k = max)
Ясность лицензии · 55
SPDX MIT
Сообщество · 55
issues enabled, 1029 forks

Лицензия

MIT
Лицензия известнапо данным хостинга репозитория

Это статус политики каталога, а не юридическое заключение.

Источники

github.com/droidrun/mobilerunОсновной★ 9 662 звёздактивность 15 окт. 2026 г.Основной репозиторий · Уверенность 1.00

Отзывы

Войдите, чтобы написать отзыв

Отзывов пока нет.

Альтернативы

anythingmcpПохожий
Самостоятельно размещаемый MCP-шлюз с открытым исходным кодом: превращает любой REST/OpenAPI, SOAP, GraphQL, OData или SQL API в MCP-инструменты для Claude, ChatGPT и Copilot. 474 коннектора, включая SAP S/4HANA и Business One, ERP и системы электронной коммерции.AGPL-3.0 · MCP-серверы
lamdaПохожий
Платформа полного цикла для управления Android-устройствами: удалённый рабочий стол на WebRTC/H.264, автоматизация через UI, OCR и сопоставление изображений, MITM в один клик, встроенный Frida, сеть через прокси/VPN/frp/P2P, MCP/Agent, более 160 API; рассчитана на кластеры из нескольких устройств и инженерные развёртывания.MIT · MCP-серверы
reaПохожий
Обратный инжиниринг чего угодно с помощью агентов: от поведения приложений до нативных бинарных файлов.MIT · MCP-серверы
browser-useПохожий
Библиотека Python с открытым исходным кодом для ИИ-агентов, работающих в браузере, а также Browser Use Cloud: скрытные браузеры и хостируемый API агентов.MIT · MCP-серверы
reactive-resumeПохожий
Уникальный конструктор резюме, который заботится о вашей конфиденциальности. Полностью безопасный, настраиваемый, переносимый, с открытым исходным кодом и бесплатный навсегда. Попробуйте прямо сегодня!MIT · MCP-серверы
editorПохожий
Редактор 3D-архитектуры с открытым исходным кодом, локальным CLI, инструментами MCP и практичными сценариями работы для людей и ИИ-агентов.MIT · MCP-серверы

README

Из droidrun/mobilerun · лицензия MIT · загружено 30 окт. 2026 г.

📕 Documentation · ☁️ Mobilerun Cloud · 🛡️ Mobile Harness

[GitHub stars] [mobilerun.ai] [Twitter Follow] [Discord] [Telegram Support] [Benchmark]

Deutsch | Español | français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文

  • 🤖 Control Android and iOS devices with natural language commands
  • 🔀 Use OpenAI, Anthropic, Gemini, xAI, Ollama, DeepSeek, OpenRouter, and OpenAI-compatible models
  • 🧠 Run direct tasks or enable reasoning mode for complex multi-step automation
  • 💻 Automate from the CLI, a terminal UI, Docker, or Python code
  • 🐍 Extend agents with custom tools, structured output, app cards, and credentials
  • 📸 Combine accessibility trees with screenshots for visual understanding
  • 🫆 Trace execution with Arize Phoenix or Langfuse

Use the framework when you want to run the agent on your machine. Use Mobilerun Cloud when you want a ready-to-go solution for your local phones or cloud-hosted virtual/physical phones, managed infrastructure, and API-driven device workflows without running the agent on your local machine. Check out our benchmark results.

🎯 Platform Support

TargetSupportedSetup
Android Real Device✅adb or the Portal app
Android Emulator✅Running emulator (adb)
iOS Real Device✅mobilerun-ios over USB
iOS Simulator✅iOS Portal app
Android on Mobilerun Cloud✅Hosted phones or your own
iOS on Mobilerun Cloud✅Hosted iPhones or your own

📦 Installation

Note: Python 3.14 is not currently supported. Please use Python >=3.11,<3.14.

Install Mobilerun with uv:

# CLI usage
uv tool install mobilerun
# CLI + Python integration
uv pip install mobilerun

Most LLM providers are included by default. For Anthropic support, install the optional extra:

uv tool install "mobilerun[anthropic]"

🚀 Quickstart

uv tool install mobilerun
mobilerun setup
mobilerun configure
mobilerun run "Open settings and turn on dark mode"

Before starting, make sure you have ADB installed and an Android device with Developer options and USB debugging enabled. For iOS, set up mobilerun-ios for an iPhone or the iOS Portal app for the simulator.

1. Install the Portal on your device

mobilerun setup

This installs the Mobilerun Portal app, enables its accessibility service, and prepares the device for local control.

2. Verify the connection

mobilerun ping

You should see confirmation that the Portal is installed and accessible.

3. Configure your LLM provider

mobilerun configure

The wizard walks you through choosing a provider, auth method, and model. You can also use provider environment variables such as GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, XAI_API_KEY, or MINIMAX_API_KEY.

4. Run your first command

mobilerun run "Open the settings app and tell me the Android version"

Useful run options:

mobilerun run "Open settings and turn on dark mode"
mobilerun run "What app is currently open?" --vision
mobilerun run "Find a contact named John and send him an email" --reasoning
mobilerun run "Take a screenshot" --ios
mobilerun run "Open Settings" --steps 30 --debug

Read the full framework documentation.

⚙️ Features

  • CLI: Run one-off natural language tasks, inspect devices, replay macros, and debug from the terminal.
  • Python API: Build custom mobile automation workflows with Python and use custom tools.
  • Android and iOS support: Control Android through the Portal app, iPhones through mobilerun-ios, or the iOS Simulator through the iOS Portal app.
  • Portal-based control: Use UI trees, screenshots, text input, gestures, app launching, and device state from the Portal runtime.
  • Vision mode: Send screenshots to the LLM with --vision, or use screenshot-only control with --vision-only (useful for the apps that do not have a11y tree information).
  • Reasoning mode: Use --reasoning for manager-executor planning on longer or more complex tasks.
  • Tracing and telemetry: Debug execution with Arize Phoenix, Langfuse, saved trajectories, and detailed logs.
  • Structured output: Return structured data from mobile workflows.
  • App cards and custom tools: Add app-specific guidance to make agent perform better on your use-cases.
  • Docker: Run Mobilerun in a container for repeatable local environments.

☁️ Framework vs Cloud

Mobilerun FrameworkMobilerun Cloud
Best forRunning agents locally on your own machine and devicesReady-to-go local phone control, hosted real or virtual devices, API workflows, and managed device operations
RuntimeYour machineMobilerun-managed infrastructure
InterfaceCLI, Docker, and Python APIDashboard, REST API, SDKs, and hosted devices

Use the framework when you want full local control of the agent runtime. Use Mobilerun Cloud when you want managed devices, fleet workflows, or cloud APIs without running the agent locally. Learn more in the framework overview and the cloud docs.

Which should I choose?

  • Choose Mobilerun Framework for local agent execution and code-level control.
  • Choose Mobilerun Cloud for managed phones, APIs, and scale without running agents locally.

Cloud Device Types

Device typeWhat it isBest for
PersonalYour own hardware connected to Mobilerun CloudQuick automation on devices you own
Cloud Phone (Hosted)Instantly available cloud-hosted phoneScalable hosted automation
Physical Phone (Hosted)Real hardware, not emulatedQA and workflows that need real device behavior (sensors, camera, push, payments)

Run an agent on a Cloud Phone

Ask an agent to test the onboarding flow in your app: open the app, complete the welcome screens, sign in with a test account, and confirm that the home screen loads. Watch each step live and inspect the results to diagnose failures.

Generate leads with Google Maps on a Cloud Phone

🧩 Agent Skill

Give Claude Code, Codex, or another coding agent direct control of Android and iOS devices with the mobile-harness skill. Copy paste it into your agent:

Set up https://github.com/droidrun/mobile-harness for me.

Read `install.md` and follow the steps to install `mobile-harness`.

The skill teaches the agent to drive local devices (ADB, Portal, iPhones, iOS Simulator) and Mobilerun Cloud phones.

🎬 Demo Videos

Book accommodation from a prompt

Shows multi-step navigation, text input, and app-state reasoning while Mobilerun searches for accommodation.

Find trending content

Shows browsing, app navigation, and result extraction from a natural-language task.

💡 Example Use Cases

  • Mobile app QA and regression testing
  • Guided workflows for non-technical users
  • Repetitive task automation on mobile devices
  • Event-driven automation from schedules, notifications, or custom triggers
  • Data extraction from native mobile apps
  • Testing the same flow across many devices and OS versions in parallel

🌐 Part of Mobilerun

Mobilerun is one piece of a toolkit for driving real phones with AI agents:

  • Mobilerun Portal: the Android app that lets you control and automate your phone.
  • mobilerun-ios: connects an iPhone over USB, either to this framework (--local) or to Mobilerun Cloud.
  • iOS Portal: the iOS app that lets the framework drive the iOS Simulator.
  • mobile-harness: an agent skill that lets Claude Code, Codex, and OpenClaw control Android, iOS, and cloud phones. App cards teach the agent how each app works, and shared memory keeps what it learns across tasks. It scores 100% on AndroidWorld and 98.34% on iOSWorld (benchmark results).
  • Mobilerun Cloud: cloud phones for AI agents. Hosted Android phones and dedicated iPhones for testing and running your agents on real devices, with phone numbers and inboxes so end to end flows like sign in and verification work in your own apps, devices in multiple regions for localized testing, and scheduled and event triggers. Drive it through the REST API, Python and TypeScript SDKs, or MCP, and watch every step live.

📚 Documentation

👥 Contributing

Contributions are welcome. Please feel free to submit a pull request or open an issue.

📄 License

This project is licensed under the MIT License. See LICENSE for details.

Security Checks

To help catch security issues before submitting changes, run:

bandit -r mobilerun
safety scan
Открыть репозиторий ↗