Iot Edge MCP Server

🚀 IoT/Edge MCP Server

産業用IoT、エッジコンピューティング、自動化のためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー

このサーバーは、産業インフラストラクチャをAIで制御可能なシステムに変換し、HTTPエンドポイントを介して完全なIoT/SCADA/PLC制御のための11の強力なツールを公開します。AI駆動の産業自動化、予測保全、スマートファクトリー運用に最適です。

🚀 クイックスタート

インストール

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/llm-use/iot-mcp-server.git
cd iot-mcp-server

# 依存関係をインストールする
pip install -r requirements.txt

# ハードウェアなしでテストする場合は、シミュレーションモードを使用する
pip install -r requirements-sim.txt

サーバーの起動

オプション1: シミュレーションモード（ハードウェア不要）

python IoT_mcp_sim.py

オプション2: 本番モード（実際のハードウェア）

# iot_config.yamlでデバイスを設定する
# 必要なサービス（MQTT、InfluxDB、Redis）を起動する
docker-compose up -d

# サーバーを起動する
python IoT_mcp.py

サーバーは http://localhost:8000 で起動します。

✨ 主な機能

• 🏭 マルチプロトコルサポート - 産業システムの統一インターフェース:

  • ワイヤレスIoTセンサーとアクチュエーター用のMQTT
  • PLCと産業機器用のModbus TCP/RTU
  • InfluxDB統合による時系列データ
  • Redisによるリアルタイムキャッシュ
  • ハードウェアなしでのテスト用のシミュレーションモード

• 📊 完全なセンサー管理 - 産業データの監視と分析:

  • リアルタイムセンサー読み取り値（温度、圧力、流量など）
  • 集計付きの履歴データ（平均、最大、最小）
  • マルチセンサーバッチ操作
  • 品質指標と信号監視

• ⚡ アクチュエーター制御 - 産業機器のコマンド:

  • バルブ制御（開/閉）
  • モーター管理（起動/停止/速度）
  • ポンプ操作
  • PLCレジスタ操作

• 🚨 アラームシステム - エンタープライズグレードの監視:

  • マルチ優先度アラーム（LOW、MEDIUM、HIGH、CRITICAL）
  • 自動閾値監視
  • アラーム確認追跡
  • リアルタイム通知

• 🔒 本番用機能 - エンタープライズ対応:

  • コマンド安全性のためのレート制限
  • 包括的なエラーハンドリング
  • コネクションプーリングと自動再接続
  • 完全な監査ログ
  • スレッドセーフな操作

💻 使用例

基本的な使用法

#!/usr/bin/env python3
import asyncio
from polymcp.polyagent import UnifiedPolyAgent, OllamaProvider

async def main():
    # LLMプロバイダーを初期化する
    llm = OllamaProvider(model="gpt-oss:120b-cloud", temperature=0.1)
    
    # IoT MCPサーバーに接続する
    agent = UnifiedPolyAgent(
        llm_provider=llm, 
        mcp_servers=["http://localhost:8000/mcp"],  
        verbose=True
    )
    
    async with agent:
        print("✅ IoT MCP Server connected!\n")
        
        # AIとチャットして産業システムを制御する
        while True:
            user_input = input("\n🏭 You: ")
            
            if user_input.lower() in ['exit', 'quit']:
                break
            
            result = await agent.run_async(user_input, max_steps=5)
            print(f"\n🤖 System: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

高度な使用法

接続後、AIエージェントに以下のようなことを依頼できます。

• "すべての温度センサーの状態を確認し、異常があれば報告してください"
• "過去6時間のタンク1の平均圧力は何ですか？"
• "メインバルブを開き、ポンプ1を起動してください"
• "確認されていないすべての重大なアラームを表示してください"
• "温度が50°Cを超えた場合は、冷却システムを起動してください"
• "主要な指標を含むシフト終了レポートを生成してください"
• "振動センサーを監視し、通常範囲を超えた場合は警告してください"
• "モーターの使用パターンを分析してエネルギー消費を最適化してください"

以上です！ PolyMCPは以下の複雑さをすべて処理します。

• ツールの発見と選択
• 多段階の産業プロセス自動化
• リアルタイム監視とアラート
• 複雑な決定ロジックの実装

📡 APIエンドポイント

サーバーが起動したら、以下にアクセスできます。

• APIドキュメント: http://localhost:8000/docs
• すべてのツールをリストする: http://localhost:8000/mcp/list_tools
• ツールを呼び出す: POST http://localhost:8000/mcp/invoke/{tool_name}

🛠️ 利用可能なツール

🔧 設定

基本設定 (iot_config.yaml)

mqtt:
  broker: "localhost"
  port: 1883
  username: "iot_user"
  password: "secure_password"

modbus:
  devices:
    - device_id: "plc_01"
      name: "Main PLC"
      type: "tcp"
      host: "192.168.1.100"
      port: 502

influxdb:
  url: "http://localhost:8086"
  token: "your-token"
  org: "iot"
  bucket: "sensors"

redis:
  host: "localhost"
  port: 6379

環境変数

export MQTT_BROKER="broker.hivemq.com"
export INFLUX_TOKEN="your-token"
export REDIS_HOST="localhost"

📋 要件

本番モードの場合:

• Python 3.8以上
• MQTTブローカー（Mosquitto、EMQX、HiveMQ、または任意のMQTT 3.1.1/5.0ブローカー）
• InfluxDB 2.0以上（時系列データ用）
• Redis（キャッシュ用）
• 産業機器（Modbus対応のPLC、IoTセンサー）

シミュレーションモードの場合:

• Python 3.8以上
• 外部依存関係なし！

🐛 トラブルシューティング

MQTTに接続できない場合

• ブローカーが実行中か確認する: mosquitto_sub -h localhost -t '#'
• 設定内の資格情報を確認する
• ファイアウォール設定を確認する

Modbus接続に失敗した場合

• PLCにアクセス可能か確認する: ping <plc_ip>
• デバイスでModbusが有効になっていることを確認する
• ポート（通常はTCPで502）を確認する

センサーデータがない場合

• MQTTトピックが設定と一致することを確認する
• センサーがデータを公開していることを確認する
• Redisキャッシュを確認する: redis-cli get sensor:*

🏗️ アーキテクチャ

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│ IoT Sensors │────▶│  MQTT       │────▶│             │
└─────────────┘     │  Broker     │     │             │
                    └─────────────┘     │   IoT MCP   │     ┌─────────────┐
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     │   Server    │────▶│  PolyMCP    │
│    PLCs     │────▶│  Modbus     │────▶│             │     │  AI Agent   │
└─────────────┘     └─────────────┘     │             │     └─────────────┘
                                        │             │
┌─────────────┐                         │             │     ┌─────────────┐
│  InfluxDB   │◀────────────────────────│             │────▶│   Redis     │
└─────────────┘                         └─────────────┘     └─────────────┘

🤝 コントリビューション

コントリビューションは歓迎されます！このプロジェクトは、MCPプロトコルを使用した産業IoTの統合を実証しています。

開発環境のセットアップ

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/llm-use/iot-mcp-server.git

# 仮想環境を作成する
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windowsの場合はvenv\Scripts\activate

# 開発用依存関係をインストールする
pip install -r requirements-dev.txt

# テストを実行する
pytest tests/

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照してください

🔗 関連プロジェクト

• PolyMCP - カスタムエージェントを使用してMCPサーバーと簡単かつ効率的にやり取りする方法
• Model Context Protocol - LLMとのツール統合のためのオープンプロトコル
• MQTT Protocol - IoT用の軽量メッセージングプロトコル
• Modbus Protocol - 産業用通信プロトコル
• Mqttcpp - MQTTクライアントとブローカーを構築するための軽量で高速なC++ライブラリ

💡 このプロジェクトの理由

このMCPサーバーは、産業IoTとAIエージェントの間のギャップを埋めます。PolyMCPを使用すると、以下のことができます。

1. 自然言語制御 - "すべての圧力センサーを確認し、異常があれば警告してください"
2. 複雑な自動化 - AIが多段階の産業プロセスを調整できます
3. 予測保全 - AIが傾向を分析し、故障を予測します
4. エネルギー最適化 - AIが機器の使用を最適化して効率を向上させます
5. インシデント対応 - AIがアラームを処理し、緊急手順を実行します

複雑な産業プロトコルを学ぶ必要はありません - PolyMCPとAIがすべてを処理します！

🚀 ユースケース

• スマートファクトリー - AI駆動の生産ライン最適化
• ビル自動化 - インテリジェントなHVACと照明制御
• エネルギー管理 - リアルタイムの消費最適化
• 予測保全 - 機器の故障予測
• 品質管理 - 自動化された異常検出
• 緊急対応 - AI管理のインシデント対応

PolyMCP 用に設計されています

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