モバイルアプリ開発におけるUI変更に伴うテスト保守コストの増大という課題に対し、本研究ではModel Context Protocol (MCP) とLLMエージェントを用いたiOS向けUIテスト自動化フレームワークを提案する。本手法は、視覚情報と内部ログを統合して人間的な操作を模倣する点、およびRAGによりGherkinシナリオとXCUITestコードをナレッジベース化する点が特徴である。これにより、テストの自己修復と自然言語からのコード生成を単一システムで実現し、開発効率と品質の飛躍的な向上を目指す。