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artemis — ADB経由で実機を操作し、Logcatとスクリーンショットを取得し、AI IDEやCIテストパイプライン向けにMCPサーバーを公開する、自然言語によるAndroid自動化エージェント。 | Kitploit
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Androidセキュリティ汎用ユーティリティ動的分析 (サンドボックス)モバイルアプリペンテストスクリプトと自動化モバイルセキュリティユーティリティとフレームワークAIセキュリティ
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artemis

ADB経由で実機を操作し、Logcatとスクリーンショットを取得し、AI IDEやCIテストパイプライン向けにMCPサーバーを公開する、自然言語によるAndroid自動化エージェント。

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15.5k1.7k2591ヶ月前Kitploit レビュー済み

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ARTEMIS Banner

AIアシスタントとテストスイートが人間のように実機のスマートフォンを操作できるようにします。

English • 中文文档 • ワークフローショーケース • クイックスタート • IDE向けMCP • ベンチマーク • Discordコミュニティ

Python 3.12+ License: Apache-2.0 MCP Native Multi-Model AndroidWorld SOTA

Artemis in Action
ライブデモ: Google マップで経路を設定して合計所要時間を計算し、その後 YouTube を開いて Coldplay の曲を再生します。

主なハイライト

  • クロスアプリ自動化: 自然言語の指示から Android 上でテストワークフローや日常タスクを実行します。
  • マルチモーダルターゲティング: 利用可能な場合は要素インデックスを使用し、カスタムインターフェース向けに座標および視覚的特定のフォールバックを備えています。
  • IDE 診断: Model Context Protocol (MCP) 統合により、Antigravity、Claude Code、Windsurf がテストデバイスを操作し、Logcat 出力とスクリーンショットを収集できます。
  • フラッシュ実行: 非同期の履歴サマリーを備えたリアクティブな observe-and-act ループで、通常 1ステップあたり3〜5秒 です。
  • プロ探索: 個々のアクションの前にターゲットを確認し、ブロックされたアクションを Operator に返してリカバリします。長時間実行される探索テストや安定性テストをサポートします。
  • AndroidWorld の結果: Google Research の AndroidWorld ベンチマーク(100以上のマルチステップタスク)で 99%以上のタスク完了率 を達成。

Antigravity × ARTEMIS: 自律テストワークフロー

Antigravity は MCP を通じて ARTEMIS を使用し、テストリクエストを計画、デバイス実行、診断レポートへと変換します:

1. プロンプト入力(タスクディスパッチ)
Antigravity でテストシナリオと目標指標を記述します

Step 1: Prompt Input in Antigravity
2. テスト計画の生成
レビュー用のステップバイステップのテスト計画とアーキテクチャを策定します

Step 2: Test Plan Generation
3. 自律テスト実行
実機を操作し、UI をナビゲートし、パフォーマンスをプロファイリングします

Step 3: Autonomous Test Execution
4. 最終レポート
構造化された監査結果、指標テーブル、生データセットを提供します

Step 4: Final Report

クイックスタート

USBデバッグを有効にしたAndroidデバイス、またはエミュレータが接続されていることを確認してください。ワンクリック起動スクリプトは自動的に以下を実行します:

  • システムツールチェーンのインストール:ADB、scrcpy、FFmpeg、Python(uv)の依存関係を検出し、自動インストールします。
  • グローバルMCPサーバーとAIエージェントルールのマウント:グローバルMCP設定と**Artemis Mobile Testing Mindset(rules.md)**をAI IDE(Antigravity、Cursor、Claude Code、Codex、Windsurf、VS Code、Cline/Roo、OpenClaw)に自動インストールするかどうかを確認します。

macOS および Linux

# 1. Clone repo & navigate to directory
git clone https://github.com/google/artemis.git && cd artemis

# 2. One-click launch
./start.sh

Windows PowerShell

# 1. Clone repo & navigate to directory
git clone https://github.com/google/artemis.git
cd artemis

# 2. One-click launch
.\start.bat

PowerShell はデフォルトで実行可能スクリプトをカレントディレクトリから検索しないため、末尾の \ を付けずに .\start.bat を使用してください。コマンドプロンプト(CMD)では、代わりに start.bat を使用してください。

ヒント: デフォルトブラウザで http://localhost:8000 を開き、デバイス接続ウィザード、ライブ画面ミラーリング、プロンプトサンドボックス、実行リプレイを利用できます。CLI から直接実行することもできます: uv run artemis run "Open Settings, find Battery and tell me current level" --profile flash。

Codex / Antigravity / Claude Code / Windsurf 向け MCP セットアップ(クリックで展開)

ARTEMIS にはネイティブの Model Context Protocol (MCP) サーバーが含まれています。実際のスマートフォンを AI IDE に直接接続できます:

1. ワンクリック自動インストール(推奨)

./start.sh(macOS/Linux)または .\start.bat(Windows PowerShell)を実行すると、検出された IDE 向けのグローバル MCP とテストルールの設定を促すプロンプトが表示されます(または、以下のコマンドを使用して後からいつでも手動でインストール/更新できます):

# Auto-install MCP server & global rules for Antigravity / Jetski:
uv run artemis mcp --install antigravity

# Or install for all supported AI IDEs (including Codex):
uv run artemis mcp --install all

ヒント: 初回セットアップ時に uv run artemis init を実行することで、MCP を対話的に設定することもできます。 プロのヒント: 任意のディレクトリで uv run を使わずに artemis コマンドをグローバルに使用したい場合は、プロジェクトのルートで一度 uv tool install -e . を実行してください。

2. 手動設定(任意)

手動で設定したい場合は、uv run artemis mcp --generate-config <client>(例えば codex や antigravity)を実行して、適切な TOML または JSON スニペットを出力します。/path/to/artemis を実際のリポジトリパスに置き換え、command を .venv の Python 実行ファイルを指すように設定してください:

  • Codex (~/.codex/config.toml):
[mcp_servers.artemis]
command = "/path/to/artemis/.venv/bin/python"
args = ["-m", "mcp_server"]
cwd = "/path/to/artemis"

[mcp_servers.artemis.env]
PYTHONUNBUFFERED = "1"
PYTHONPATH = "/path/to/artemis"
  • Antigravity (~/.gemini/jetski/mcp_config.json):
{
  "mcpServers": {
    "artemis": {
      "command": "/path/to/artemis/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/artemis",
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      },
      "tools": {
        "mobile_run_task": { "eager": true },
        "mobile_manage_task": { "eager": true },
        "mobile_get_device_state": { "eager": true },
        "mobile_inspect_trace": { "eager": true },
        "mobile_diagnose": { "eager": true }
      }
    }
  }
}
  • Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
  "mcpServers": {
    "artemis": {
      "command": "/path/to/artemis/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/artemis"
    }
  }
}

3. AIエージェント向けの行動ルールをマウントする(強く推奨)

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