Mbotmcp

MBotMcp

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

このプロジェクトでは、Spring AI と Model Context Protocol（MCP）を使用して mBot2 ロボットを制御する方法を紹介します。 この構成により、AI モデルは「探索」や「左に曲がる」といった簡単な自然言語コマンドを使って、物理ロボットを制御できます。

概要

システムは次の要素で構成されています。

1. Model Context Protocol を実装する Spring Boot アプリケーション
2. メッセージの送受信を行う MQTT ブローカー
3. mBot2 ロボット上で実行される Python コード
4. AI クライアントとの連携機能

Spring アプリケーションは、ロボット制御コマンドを AI から呼び出し可能な関数として公開し、 AI モデルが自然言語を通じて物理ロボットを制御できるようにします。

前提条件

• Java 21
• Maven
• mBot2 ロボットおよび mBlock IDE
• MQTT ブローカー（Docker で実行可能）
• Java の基本的な知識

セットアップ手順

1. MQTT ブローカーのセットアップ（任意。まだお持ちでない場合）

付属の Docker Compose ファイルを実行して、MQTT ブローカーをセットアップします。

cd mbotmcp/assets
docker-compose up -d

これにより、アプリとロボット間でコマンドを中継するメッセージキューが作成されます。

2. Spring Boot アプリケーションの設定

次の環境変数を設定します。

MQTT_USERNAME=your_username # leave blank if not configured
MQTT_PASSWORD=your_password # leave blank if not configured
MQTT_SERVER_URI=tcp://your_server:1883

これらの設定により、アプリが MQTT ブローカーに接続できるようになります。

3. mBot2 のセットアップ

Python スクリプトを mBot2 にアップロードする手順は次のとおりです。

1. USB 経由で mBot2 をコンピューターに接続します
2. コンピューターで mBlock IDE を開きます
3. 「File」メニューをクリックし、「Open」を選択します
4. リポジトリ内の /assets ディレクトリに移動します
5. mbot-mqtt.py ファイルを開きます
6. スクリプトを変更し、ご自身の WiFi および MQTT の設定を追加します。

   ssid = "<your wifi ssid>"
   ssid_password = "<your wifi password>"
   mqtt_ip = "<ip of the mqtt broker>"
   mqtt_port = 1883
   mqtt_user = "<your mqtt username>"
   mqtt_password = "<your mqtt password>"
   

7. スクリプトを mBot2 にアップロードします
8. mBot2 の電源を入れます

4. Spring Boot アプリのビルド

mvn clean package

セットアップのテスト

1. MQTT ブローカーが実行中であることを確認します
2. mBot2 の電源を入れ、WiFi に接続されていることを確認します
3. テストクライアントを実行します。

   mvn test -Dtest=ClientStdioTest
   

4. ロボットが青い LED を点灯させながら「ビープ」コマンドを実行する様子を確認します！

利用可能なロボットコマンド

BotService クラスでは、ロボットが認識できるすべての MCP ツールを定義しています。

• mbotExplore() - 「探索」ルーチンを実行します
• mbotStop() - ロボットを停止します
• mbotBeep() - ロボットからビープ音を鳴らします
• mbotLeft() - ロボットを左に曲げます
• mbotRight() - ロボットを右に曲げます
• mbotForward() - ロボットを前進させます
• mbotBackward() - ロボットを後退させます

AI モデルとの連携

すべてが動作したら、MCP に対応した LLM クライアントと連携できます。 個人的には、この用途には Goose をおすすめします。 クライアントからサーバーに接続するだけで、自然言語によるリクエストに基づいて、ロボットを自律的に制御できます。

自然言語コマンドの例：

• 「部屋を探索して」
• 「右に曲がって前進して」
• 「ビープ音を鳴らして」

仕組み

1. Spring アプリケーションは、@Tool アノテーションを使ってロボットコマンドをツールとして公開します
2. Spring の MCP サーバーが、これらのツールを外部と接続します
3. AI がロボットを制御する際、プロトコルを通じてこれらのメソッドを呼び出します
4. コマンドは MQTT 経由でロボットに送信されます
5. ロボットは受信したメッセージに基づいてコマンドを実行します

免責事項

ロボットが世界征服を企て始めても、作者は一切責任を負いません。 電源を抜いて走って逃げてください！ 😂

ライセンス

MIT ライセンス