MBotMcp

https://github.com/user-attachments/assets/a11d68c5-dc52-4dab-9741-bc1cf47e2ec9

本项目演示了如何使用 Spring AI 和模型上下文协议 (MCP) 控制 mBot2 机器人。 通过此设置，AI 模型可以通过简单的自然语言命令（如“探索”或“向左转”）来控制物理机器人。

概述

该系统包括：

1. 一个实现模型上下文协议的 Spring Boot 应用程序
2. 一个用于消息传递的 MQTT 代理
3. 在 mBot2 机器人上运行的 Python 代码
4. AI 客户端集成功能

Spring 应用程序将机器人控制命令公开为 AI 可调用函数， 允许 AI 模型通过自然语言控制物理机器人。

前提条件

• Java 21
• Maven
• mBot2 机器人和 mBlock IDE
• MQTT 代理（可以在 Docker 中运行）
• 基础 Java 知识

设置说明

1. MQTT 代理设置（可选，如果您没有）

运行包含的 Docker Compose 文件来设置 MQTT 代理：

cd mbotmcp/assets
docker-compose up -d

这将创建一个消息队列，用于在您的应用程序和机器人之间传递命令。

2. 配置 Spring Boot 应用程序

设置以下环境变量：

MQTT_USERNAME=your_username # 如果未配置，则留空
MQTT_PASSWORD=your_password # 如果未配置，则留空
MQTT_SERVER_URI=tcp://your_server:1883

这些变量告诉您的应用程序如何连接到 MQTT 代理。

3. mBot2 设置

要将 Python 脚本上传到您的 mBot2：

1. 通过 USB 将您的 mBot2 连接到您的计算机
2. 在您的计算机上打开 mBlock IDE
3. 单击“文件”菜单并选择“打开”
4. 导航到存储库中的 /assets 目录
5. 打开 mbot-mqtt.py 文件
6. 修改脚本以包含您的个人 WiFi 和 MQTT 配置：

   ssid = "<您的 wifi ssid>"
   ssid_password = "<您的 wifi 密码>"
   mqtt_ip = "<mqtt 代理的 IP 地址>"
   mqtt_port = 1883
   mqtt_user = "<您的 mqtt 用户名>"
   mqtt_password = "<您的 mqtt 密码>"
   

7. 将脚本上传到您的 mBot2
8. 启动您的 mBot2

4. 构建 Spring Boot 应用程序

mvn clean package

测试设置

1. 确保您的 MQTT 代理正在运行
2. 启动您的 mBot2 并确保它已连接到 WiFi
3. 运行测试客户端：

   mvn test -Dtest=ClientStdioTest
   

4. 观看您的机器人执行带有蓝色 LED 灯的“beep”命令！

可用的机器人命令

BotService 类定义了所有 MCP 工具，您的机器人可以理解：

• mbotExplore() - 执行“探索”例程
• mbotStop() - 停止机器人
• mbotBeep() - 使机器人发出哔哔声
• mbotLeft() - 将机器人向左转
• mbotRight() - 将机器人向右转
• mbotForward() - 使机器人向前移动
• mbotBackward() - 使机器人向后移动

与 AI 模型集成

一切正常后，您可以与支持 MCP 的 LLM 客户端集成。 我个人推荐 Goose 用于此目的。 只需将这些客户端指向您的服务器，它们就可以根据自然语言请求自主控制您的机器人。

示例自然语言命令：

• "探索房间"
• "向右转并前进"
• "发出哔哔声"

工作原理

1. Spring 应用程序使用 @Tool 注释将机器人命令公开为工具
2. Spring 中的 MCP 服务器将这些工具连接到外部世界
3. 当 AI 想要控制您的机器人时，它通过协议调用这些方法
4. 命令通过 MQTT 发送到机器人
5. 机器人根据收到的消息执行命令

免责声明

如果您的机器人开始计划统治世界，作者不承担任何责任。 只需拔掉电源并逃跑！ 😂

许可证

MIT License