idh
Enables AI agents to discover and interact with iOS apps through a local MCP gateway, converting remote Streamable HTTP MCP endpoints into stdio tools. Provides dynamic device discovery, tool schema introspection, and deterministic tool calling for app analysis.
README
idh
idh 是 IOSDecryptHub 的 PC 端发现与 MCP 网关。它监听设备每 2 秒发送一次的 UDP
广播信标(端口 8089),并把设备上的 Streamable HTTP MCP 转换为本地 stdio MCP。
HTTP/MCP 服务没有身份认证,只能在可信局域网中使用,不要暴露到公网。
安装
要求 Python 3.10 或更高版本,运行时只使用 Python 标准库。
推荐使用 pipx 独立安装:
pipx install ios-decrypt-hub
也可以直接通过 pip 安装:
python3 -m pip install ios-decrypt-hub
升级到最新版:
pipx upgrade ios-decrypt-hub
发现设备
idh devices
idh devices --json
idh watch
idh open com.example.app
idh --devices 是 idh devices 的兼容快捷写法。devices --json 返回的
target_id 是当前在线 App 进程的唯一标识,AI Agent 和自动化脚本应优先使用它;
Bundle ID、App 名称、序号和 MCP URL 仅作为便利选择器。
无法使用 UDP 广播时,可以手动指定地址:
idh devices --endpoint http://192.168.1.20:8088 --no-discovery
命令行调用 MCP
一次性调用只读工具:
idh call <target_id> get_stats
idh call <target_id> query_events \
--arguments '{"category":"digest","limit":3}' --json
修改远端状态的工具必须显式确认:
idh call <target_id> set_pause \
--arguments '{"paused":true}' --allow-mutation
MCP 聚合网关
聚合网关适合动态发现和管理多个 App,只需在 MCP 客户端配置一次:
{
"mcpServers": {
"idh": {
"command": "idh",
"args": ["mcp"]
}
}
}
网关提供固定工具集,避免设备上下线后 MCP 客户端缓存动态 tools/list:
idh_list_devicesidh_list_toolsidh_get_tool_schemaidh_call_toolidh_get_panel_url
AI Agent 调用协议
idh 不解析自然语言,也不替 AI 决定“应该怎样分析”。自然语言理解、目标判断和分析规划
属于 AI Agent;idh 只提供在线事实、设备端真实工具描述、参数 schema 和确定性路由。
当用户说“帮我分析 xxxx App”时,Agent 应按以下协议工作:
- 调用
idh_list_devices获取当前在线 App,不使用历史 target 或缓存序号。 - 由 Agent 将用户说的
xxxx与返回的app、bundle字段对照。 - 只有一个明确候选时,保存并使用该候选本轮返回的
target_id。 - 多个候选都合理时,向用户展示 App、Bundle ID 和设备并要求选择;不得自行猜测。
- 没有候选时,提示用户启动目标 App 并确认 IOSDecryptHub 已注入。
- 调用
idh_list_tools阅读设备端真实工具描述,不臆造不存在的分析能力。 - 调用
idh_get_tool_schema获取准备调用工具的完整 schema。 - 调用
idh_call_tool,传入target、tool_name和tool_arguments。 - 查询、读取、反汇编等只读操作可根据用户目标自主执行;具有副作用的工具只有在用户
明确要求后才传
allow_mutation=true。
示例流程:
用户:帮我分析 Example App 最近的加密行为
Agent → idh_list_devices({})
Agent:根据 app/bundle 字段确定唯一候选,取得 target_id
Agent → idh_list_tools({"target":"<target_id>","query":"crypto"})
Agent → idh_get_tool_schema({"target":"<target_id>","tool_name":"query_events"})
Agent → idh_call_tool({
"target":"<target_id>",
"tool_name":"query_events",
"tool_arguments":{"category":"all","limit":100}
})
上述工具链提供事实和执行能力,具体选择 query_events 还是其他工具应由 Agent 根据用户目标
和设备端返回的 description/schema 判断,而不是由 idh 内置关键词或自然语言规则决定。
希望 Agent 自主选择在线目标时,应配置聚合网关 idh mcp。透明代理的 target 在进程启动时
已经固定,更适合用户或上层系统预先确定目标的场景。
单 App 透明代理
固定分析一个 App 时,透明代理会把远端工具及完整 schema 原样暴露给 AI Agent,调用体验最好:
{
"mcpServers": {
"idh-demo": {
"command": "idh",
"args": ["mcp", "--target", "com.example.app"]
}
}
}
多台设备运行相同 Bundle ID 时,应改用 idh devices --json 返回的 target_id,
或者显式指定唯一 MCP URL。透明代理启动时会等待目标出现,而不是在发现任意设备后立即失败。
本地 Simulator 联调:
idh mcp --target 1 --endpoint http://127.0.0.1:8088 --no-discovery
所有日志写入 stderr,stdout 严格保留给逐行 JSON-RPC stdio 消息。
发现生命周期
- 信标每 2 秒发送一次。
- 一次性发现默认等待 3 秒,覆盖完整信标周期和定时器调度容差。
- 6 秒未收到信标时,实例标记为
stale;路由前会用/api/stats复核,HTTP 可达时仍视为在线。 - 10 秒未收到信标时,实例从注册表移除。
- 同一设备上的同一 Bundle ID 启动新进程时,新实例会立即替换旧实例。
- UDP 广播仅适用于同一二层局域网;跨 VLAN 时使用
--endpoint或配置 UDP 转发。
开发
uv sync --extra dev
uv run python -m pytest tests/ -q
uv run ruff check src/ tests/
uv run python -m build
详细实施和验收步骤见 MCP_GATEWAY_AGENT_OPTIMIZATION_PLAN.md。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。