Regennexus Uap

RegenNexus UAP

Universal Adapter Protocol - デバイス、ロボット、アプリ、AI エージェントを、最小限のレイテンシと最大限のセキュリティで接続します。シームレスな AI 統合を実現する、MCP 互換のプロトコルです。

インストール

pip install regennexus

または、すべての機能を含める場合：

pip install regennexus[full]

クイックスタート

import asyncio
from regennexus import RegenNexusProtocol

async def main():
    protocol = RegenNexusProtocol()
    await protocol.initialize()

    # Register entities
    await protocol.registry.register_entity(
        entity_id="sensor_01",
        entity_type="device",
        capabilities=["temperature", "humidity"]
    )

    # Send messages
    await protocol.send_message(
        sender="controller",
        recipient="sensor_01",
        intent="read",
        payload={"sensors": ["temperature"]}
    )

    await protocol.shutdown()

asyncio.run(main())

機能

デバイスのサポート

• Raspberry Pi - GPIO、PWM、カメラ、センサー
• Arduino - デジタル／アナログ I/O、シリアルコマンド
• NVIDIA Jetson - GPU、CUDA、カメラ、推論
• IoT デバイス - MQTT、HTTP、CoAP プロトコル

ロボットアーム

• Amber B1 - 7 自由度制御、グリッパー、軌道
• Lucid One - 直交座標制御、力覚センシング、ティーチモード

from regennexus.plugins import get_amber_b1_plugin

AmberB1 = get_amber_b1_plugin()
arm = AmberB1(entity_id="arm_001", mock_mode=True)
await arm.initialize()

# Move joints
await arm.move_to([0, 45, -30, 0, 90, 0, 0], duration=2.0)

# Gripper control
await arm.open_gripper()
await arm.close_gripper(force=15.0)

トランスポート層

トランスポート	レイテンシ	用途
IPC	< 0.1ms	ローカルプロセス
UDP Multicast	1-5ms	LAN 上の検出
WebSocket	10-50ms	リモート／インターネット
Message Queue	可変	確実な配信

セキュリティ

• 暗号化：AES-128/256-GCM
• 鍵交換：ECDH-384
• 認証：トークン、API キー
• レート制限：適応型スロットリング

AI 統合（MCP）

Claude Desktop または MCP 互換の AI から、ハードウェアを直接制御できます：

# Start MCP server for Claude Desktop
python -m regennexus.mcp_server

claude_desktop_config.json で設定します：

{
    "mcpServers": {
        "regennexus": {
            "command": "python",
            "args": ["-m", "regennexus.mcp_server"]
        }
    }
}

これで、Claude に次のように指示できます：

• 「ロボットアームをピック位置まで動かして」
• 「GPIO ピン 17 をオンにして」
• 「温度センサーの読み取り値は？」

LLM ブリッジ（Ollama、LM Studio）

ローカル LLM をハードウェアに接続します：

from regennexus.bridges import LLMBridge, LLMConfig

llm = LLMBridge(LLMConfig(provider="ollama", model="llama3"))
response = await llm.chat("Turn on the lights")

メッシュネットワーク

ネットワーク上のデバイスを自動検出します：

from regennexus.core import MeshNetwork, MeshConfig

mesh = MeshNetwork(MeshConfig(
    node_id="controller",
    capabilities=["command"]
))
await mesh.start()

# Devices auto-discovered
for peer in mesh.get_peers():
    print(f"Found: {peer.node_id} ({peer.capabilities})")

インタラクティブなデモ

Google Colab で RegenNexus をお試しください：

• 基本デモ - 基本的な通信
• セキュリティデモ - 暗号化と認証

CLI の使い方

# Start server
regen server --host 0.0.0.0 --port 8080

# Run example
regen run examples/robotic_arms/arm_demo.py

# Version info
regen version

オプションの依存関係

pip install regennexus[api]        # FastAPI server
pip install regennexus[mqtt]       # MQTT support
pip install regennexus[robotics]   # Robotic arms
pip install regennexus[arduino]    # Arduino support
pip install regennexus[dev]        # Development tools

ドキュメント

• はじめに
• MCP 統合
• デバイス統合
• ロボットアームガイド
• セキュリティガイド
• API リファレンス
• ROS 統合

使用例

examples/
├── simple_connection/    # Basic protocol usage
├── mcp_integration/      # Claude Desktop & LLM demos
├── mesh_network/         # Device auto-discovery
├── llm_integration/      # Ollama/LM Studio demos
├── robotic_arms/         # Amber B1 & Lucid One demos
├── ros_integration/      # ROS 2 bridge examples
├── security/             # Encryption & auth
└── binder/               # Jupyter notebooks

Docker

docker-compose up

詳しくはDocker のデプロイをご覧ください。

貢献

皆さまからの貢献をお待ちしています！ガイドラインについてはCONTRIBUTING.mdをご覧ください。

ライセンス

MIT License - 詳しくはLICENSEをご覧ください。

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