HLORO-AI
MCP server that translates natural language commands into SCARA robot arm control instructions, featuring simulation mode, safety validation, and multiple transport modes (STDIO/HTTP/OAuth).
README
HLORO-AI控制助手 — 项目说明
版本: v0.3.0
一、项目概述
HLORO-AI控制助手 是一套基于 MCP (Model Context Protocol) 的工业机器人控制系统。通过 DeepSeek 大语言模型把自然语言翻译为机器人控制指令,控制 HRB400 三轴 SCARA 工业机械臂。
核心能力:
- 自然语言 → 机器人运动指令(DeepSeek V4 驱动)
- PySide6 桌面 GUI(微信风格聊天界面)+ CLI 客户端
- 安全边界校验 + 急停锁机制
- MCP Server:STDIO / HTTP / OAuth 2.1 三种传输模式
⚠️ 当前状态:
src/server.py目前固定运行 仿真模式(SimRobotArm)。仓库内含远程桥接(robot_bridge.py)与硬件适配器(robot_remote.py/robot_hardware.py),但尚未接入 server.py。下文的"远程控制"为目标架构,接线后生效。
二、系统架构
目标架构(远程控制,待接线)
Windows PC (192.168.1.100) Raspberry Pi (192.168.1.101)
┌────────────────────────────┐ HTTP ┌──────────────────────────┐
│ robot-assistant.exe │◄────────►│ robot_bridge.py │
│ ├─ GUI (PySide6) │ :3000 │ ├─ HTTPServer :3000 │
│ ├─ MCP Server (FastMCP) │ │ ├─ robot_lib 翻译层 │
│ ├─ RemoteRobotArm ⚠️未接入 │ │ └─ numpy→JSON 安全转换 │
│ └─ DeepSeek API (云端) │ │ ↓ │
└────────────────────────────┘ │ pi_share → CAN → HRB400│
└──────────────────────────┘
当前实际链路(仿真)
GUI / CLI → STDIO → server.py (FastMCP) → SimRobotArm(内存状态)
↓
SafetyChecker 边界校验
三、运行模式
| 模式 | 适配器 | 接线状态 |
|---|---|---|
| sim(默认) | SimRobotArm |
✅ 已接入 server.py |
| remote | RemoteRobotArm + Pi robot_bridge.py |
⚠️ 模块已开发,未接入 |
| hardware | HRB400RobotArm(Pi 本地直连) |
⚠️ 模块已开发,未接入 |
三个适配器方法签名完全一致,接入 server.py 时按 ROBOT_MODE 选择即可,其余代码零改动。
四、项目文件结构
D:\mcp-robot-server\
├── main.py MCP Server 入口
├── robot_bridge.py ★ Pi 端桥接服务(零依赖 stdlib)⚠️ 未接入
├── build.spec PyInstaller 打包配置
├── config.yaml HRB400 工作范围 / 速度 / 硬件参数
├── .env 环境变量(ROBOT_MODE / BRIDGE_URL / DEEPSEEK_API_KEY)
├── .mcp.json Claude Code MCP 连接配置
│
├── src/
│ ├── server.py ★ FastMCP Server: 11 tools + 4 resources + 3 prompts
│ ├── robot.py SimRobotArm(仿真模式,当前唯一接入)
│ ├── robot_remote.py RemoteRobotArm(HTTP 远程桥接)⚠️ 未接入
│ ├── robot_hardware.py HRB400RobotArm(Pi 本地直连)⚠️ 未接入
│ ├── safety.py SafetyChecker 安全边界校验
│ ├── types.py Position / RobotStatus / ActionResult
│ ├── config.py AppConfig(config.yaml 驱动)
│ ├── logging.py 日志输出(stderr)
│ └── auth/ OAuth 2.1 授权(LocalJWT / Introspection)
│
├── gui/ PySide6 桌面端(聊天 + 状态面板)
├── client/ CLI 客户端(DeepSeek 驱动)
├── tests/ 单元测试(103 passed, 4 skipped)
├── dist/ robot-assistant.exe + HLORO-AI 部署包(未跟踪)
└── offline_mcp/ 离线安装 wheels(未跟踪)
五、MCP 工具列表(11)
| 工具 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
move_to |
x, y, z, speed? | 绝对移动 (mm) |
move_relative |
dx, dy, dz, speed? | 相对移动 (mm) |
move_joint |
joint_id, angle | 单关节旋转 (°) |
home |
- | 回零 |
stop |
- | 减速停止 |
emergency_stop |
- | 急停 + 锁定 |
unlock |
- | 解除锁定 |
gripper_open |
- | 张开夹爪 |
gripper_close |
- | 夹紧夹爪 |
ping |
- | 连接检测(只读) |
get_status |
- | 完整状态(只读) |
资源(4):robot-arm://status / //position / //config / //dashboard(HTML 仪表盘,3 秒自动刷新)
Prompt(3):robot-home / robot-status / robot-emergency
六、安全机制
| 层级 | 机制 |
|---|---|
| 坐标校验 | SafetyChecker(服务器端预检) |
| 速度校验 | 10 ~ 200 mm/s 范围限制 |
| 急停锁 | 软件 locked 状态,急停后所有运动被拒,需 unlock |
| 工具注解 | readOnlyHint / destructiveHint / idempotentHint 供客户端识别 |
| 错误码 | 标准 JSON-RPC 错误码(-32602 参数 / -32603 内部 / -32000 急停锁) |
| OAuth | HTTP 模式可选 Bearer token 验证(Local JWT / RFC 7662 Introspection) |
七、测试
cd D:\mcp-robot-server
uv run pytest tests/ -v # 103 passed, 4 skipped
测试覆盖:仿真机械臂(test_robot.py)、安全边界(test_safety.py)、MCP 集成(test_server.py)、OAuth(test_auth.py)、HTTP+OAuth 端到端(test_http_server.py)、客户端(test_client.py)、硬件适配器(test_robot_hardware.py,需 pi_share 环境)。
八、Pi 端部署(目标架构,待接线)
robot_bridge.py
位置:Pi 上 /home/hr400/robot_bridge.py
依赖:仅 pi_share 项目的 .venv(无需额外安装)
功能:监听 0.0.0.0:3000,接收 JSON-RPC 调用,翻译为 robot_lib API 调用,自动转换坐标单位(m ↔ mm),numpy 数组安全转 JSON。
启动:
/home/hr400/HRobotStudiov1.0-rc.2/.venv/bin/python3 /home/hr400/robot_bridge.py
启动成功输出:
Robot Bridge -> 0.0.0.0:3000
pi_share: /home/hr400/HRobotStudiov1.0-rc.2
robot online: True
开机自启(可选)
sudo nano /etc/systemd/system/robot-bridge.service
[Unit]
Description=HLORO Robot Bridge
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=hr400
ExecStart=/home/hr400/HRobotStudiov1.0-rc.2/.venv/bin/python3 /home/hr400/robot_bridge.py
Restart=on-failure
RestartSec=5
[Install]
WantedBy=multi-user.target
sudo systemctl enable robot-bridge
sudo systemctl start robot-bridge
九、Windows 端启动
方式一:直接运行 exe
双击 dist\robot-assistant.exe
方式二:源码运行
cd D:\mcp-robot-server
uv run python gui/main.py # GUI 桌面端
uv run python main.py # MCP Server(STDIO)
uv run robot-client # CLI 客户端
注意:源码运行时 server 为仿真模式,
get_status返回内存中的模拟位置。接入真实机械臂需先完成"运行模式"接线。
十、常见问题
| 问题 | 解决 |
|---|---|
| GUI 无法连接服务端 | 检查服务端是否能启动:uv run python main.py |
| 位置数据全为 0 | 仿真模式正常现象;接真机需接线远程适配器 |
| DeepSeek API 错误 | 检查 .env 中 DEEPSEEK_API_KEY 是否有效 |
| 打包 exe | uv run pyinstaller build.spec --noconfirm |
| 测试失败 | 确认 config.yaml 为 HRB400 工作范围(X[-50,300] 等) |
十一、依赖清单
Windows 端(uv):httpx, mcp[cli], openai, pyjwt, python-dotenv, pyyaml, pyside6, pyinstaller, numpy
Pi 端(robot_bridge.py):仅需 pi_share 项目已有的 .venv,无需额外安装。
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。