MCP Gs Robot

🚀 Gausium OpenAPI MCP 服務器

該項目實現了一個 MCP（模型控制協議）服務器，它作為與 Gausium OpenAPI 的橋樑，允許 AI 模型或其他客戶端藉助標準化接口與高斯機器人進行交互。

倉庫：https://github.com/cfrs2005/mcp-gs-robot

🚀 快速開始

環境要求

• Python 3.6+

安裝依賴

pip install python-sseclient requests

運行步驟

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/cfrs2005/mcp-gs-robot.git
cd mcp-gs-robot

2. 安裝依賴：

pip install -r requirements.txt

3. 設置環境變量（在終端中）：

export GS_CLIENT_ID="your_client_id"
export GS_CLIENT_SECRET="your_client_secret"
export GS_OPEN_ACCESS_KEY="your_access_key"

4. 運行服務器：

python main.py

默認情況下，此命令啟動使用 SSE 傳輸的服務器，綁定地址為http://0.0.0.0:8000。您可以在main.py中修改傳輸類型為 stdio。

✨ 主要特性

服務器遵循分層架構，分離關注點並促進維護：

MCP 協議流程

下圖顯示了 AI 模型如何通過 MCP 協議與高斯機器人交互：

當前服務器支持以下功能作為 MCP 工具：

• list_robots：列出可通過 API 密鑰訪問的機器人。 (基於: 列出機器人 API)
• get_robot_status：通過序列號獲取特定機器人的詳細狀態。(基於: 獲取機器人狀態 API)
• list_robot_task_reports：根據時間過濾，檢索特定機器人任務報告。(基於: 列出機器人任務報告 API)
• list_robot_maps：檢索特定機器人的地圖列表。(基於: 列出機器人地圖 API)

📦 安裝指南

環境要求

• Python 3.6+

安裝依賴

pip install python-sseclient requests

運行步驟

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/cfrs2005/mcp-gs-robot.git
cd mcp-gs-robot

2. 安裝依賴：

pip install -r requirements.txt

3. 設置環境變量（在終端中）：

export GS_CLIENT_ID="your_client_id"
export GS_CLIENT_SECRET="your_client_secret"
export GS_OPEN_ACCESS_KEY="your_access_key"

4. 運行服務器：

python main.py

默認情況下，此命令啟動使用 SSE 傳輸的服務器，綁定地址為http://0.0.0.0:8000。您可以在main.py中修改傳輸類型為 stdio。

📚 詳細文檔

項目結構

代碼目錄的佈局如下：

src/
├── gs_openapi/
│   ├── config.py
│   ├── client.py
│   └── tools/
│       ├── list_robots.py
│       ├── get_robot_status.py
│       ├── list_robot_task_reports.py
│       └── list_robot_maps.py
└── main.py

項目說明

• GS_CLIENT_ID：您的 Gausium 應用程序客戶端 ID。
• GS_CLIENT_SECRET：您的 Gausium 應用程序客戶端密鑰。
• GS_OPEN_ACCESS_KEY：您的 Gausium OpenAPI 訪問密鑰。

請勿在代碼中硬編碼憑據，也請不要將它們提交到版本控制系統。

連接 MCP 客戶端

服務器運行後，MCP 客戶端（如 Cursor 或其他兼容工具）可以通過適當的傳輸協議（SSE 或 stdio）連接到該服務器以使用定義的工具。

使用示例：與 Cursor 配合使用

下圖為 Cursor 如何與此 MCP 服務器交互的示例：

調試

您可以通過監控服務器日誌來進行調試。main.py中的基本日誌配置提供了時間戳、級別和來源信息。

以下是服務器運行時的日誌輸出示例：