nUniversal-Robots-MCP

Nonead Universal-Robots MCP サーバー

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1. MCP とは？

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、Anthropic が開発した通信プロトコル（2024年11月にオープンソース化）です。主に、AI の大規模モデル（DeepSeek-V3-0324、DeepSeek-R1、Qwen3 など）が外部データ、ツール、サービスにより効率的にアクセスできるようにし、より正確で高度な回答を提供します。

MCP でできること

コンテキスト情報の提供： アプリケーションはファイルやデータベースの内容などの追加情報を AI に渡し、AI が質問をよりよく理解できるようにします。 例：AI にレポートを読み込ませ、その内容に基づいて質問に回答させます。

外部ツールの呼び出し： AI は MCP を通じて、ファイルの読み書き、データベースの検索、API の呼び出し、ハードウェア機器の制御など、ローカルまたはリモートの機能を直接操作できます。 例：AI にドキュメントを自動で整理させたり、データベースからデータを抽出してレポートを作成させたりします。

インテリジェントなワークフローの構築： 開発者は複数の MCP サービスを組み合わせ、データ分析の自動化やインテリジェントなカスタマーサポートなどの複雑なタスクを AI に実行させることができます。

データの安全性の確保： MCP はローカルで実行されるため、機密データがクラウドにアップロードされるのを防ぎ、プライバシーを保護します。

2. MCP の仕組み

MCP はクライアント・サーバー（Client-Server）アーキテクチャを採用しています： MCP クライアント：通常は Claude などの AI アプリケーションやその他の LLM ツールで、サーバーにリクエストを送信します。 MCP サーバー：ローカルまたはリモートで実行され、AI が呼び出すデータやツールのインターフェースを提供します。 通信方式：JSON-RPC 2.0（標準的な通信形式）に基づき、リクエスト、応答、リアルタイム通知に対応しています。

3. MCP サーバーの主な機能

MCP サーバーは AI の「アシスタント」に相当し、次のような機能を提供します： データへのアクセス（リソースの提供） ファイル、データベース、メモリ上のデータなどを提供します。例： file:///docs/report.pdf（ローカルファイルの読み取り）、db://sales/records（データベースの検索）、操作の実行（ツールの提供）

呼び出し可能な機能を提供します。例： search_database(sql_query)（SQL クエリの実行）、save_file(path, content)（ファイルの保存）、リアルタイム更新（動的通知）、 データに変更があったとき、サーバーは AI に通知して情報を最新の状態に保つことができます。また、セッション管理によって AI とサーバーの接続を管理し、安定した通信を確保します。

2. nUR MCP Server 核心功能

拓德科技自主研发的nUR_MCP_SERVER产品技术说明

产品概述： nUR_MCP_SERVER是基于MCP（Model Control Protocol）接口协议构建的智能机器人控制中间件系统，通过集成大语言模型（LLM）实现工业机器人的自然语言交互式控制。该产品采用Client-Server架构设计，支持与优傲（Universal Robots）全系列协作机器人深度集成，革新了传统示教器编程的工业机器人操作范式。

核心技术架构：

1. 语义解析引擎 搭载多层Transformer架构的NLP处理模块，支持上下文感知的指令解析（Contextual Command Parsing），实现自然语言到机器人控制指令的端到端转换，指令识别准确率达98.6%

2. 动态脚本生成系统 基于LLM的代码生成框架，可自动将自然语言指令转化为URScript机器人控制脚本，支持实时语法校验和安全性验证，生成效率较传统编程提升12倍

3. 多模态控制接口

• MCP协议扩展层：支持TCP/UDP双模通信，提供µs级指令响应
• 设备抽象层：实现URCap插件标准化接入
• 数据总线：基于TCP/IP 以太网协议，实现多机协同控制

核心功能特性：
▶ 自然语言即时控制 通过语音/文本指令直接驱动机器人运动（位姿控制、轨迹规划、IO操作），支持动态参数注入和实时运动修正

▶ 智能数据采集系统

• 实时采集关节扭矩、末端位姿等12维状态数据
• 支持自然语言定义的数据过滤规则
• 自动生成结构化数据报告（CSV/JSON/XLSX）

▶ 多机协同控制 基于分布式任务调度算法，配合拓德开发的MCP-Client可同时管理≤12台UR机器人集群，支持语音级联指令和跨设备任务编排

▶ 自适应学习模块 内置增量训练框架，通过用户反馈持续优化指令-动作映射关系，系统迭代学习周期≤24h

技术指标：

• 指令响应延迟：＜200ms（端到端）
• 协议兼容性：MCP v2.1+ / URScript v5.0+
• 并发处理能力：200+ TPS

以下是 nUR_MCP_SERVER 工具的功能归类表格（自动从源码生成）:

工具名	功能分类	简要描述	主要参数
connect_ur	连接管理	建立与指定 IP 的 UR 机器人连接	ip
disconnect_ur	连接管理	断开与指定机器人的连接	ip
get_serial_number	设备信息	获取机器人序列号	ip
get_time	状态监控	获取机器人开机时长（秒）	ip
get_ur_software_version	设备信息	获取 Polyscope 软件版本	ip
get_robot_model	设备信息	获取机器人型号	ip
get_safety_mode	设备信息	获取安全模式	ip
get_robot_mode	状态监控	获取机器人运行模式	ip
get_program_state	程序控制/状态	获取当前加载程序与执行状态	ip
get_actual_tcp_pose	运动控制	获取当前 TCP 位姿	ip
get_actual_joint_pose	运动控制	获取当前关节角度	ip
get_output_int_register	寄存器操作	读取 Int 寄存器	ip, index
get_output_double_register	寄存器操作	读取 Double 寄存器	ip, index
get_output_bit_register	寄存器操作	读取 Bool 寄存器	ip, index
get_actual_robot_voltage	状态监控	获取机器人电压（V）	ip
get_actual_robot_current	状态监控	获取机器人电流（A）	ip
get_actual_joint_voltage	状态监控	获取各关节电压（V）	ip
get_actual_joint_current	状态监控	获取各关节电流（A）	ip
get_joint_temperatures	状态监控	获取各关节温度（°C）	ip
get_programs	程序控制	列出机器人上 /programs 下的 .urp 文件（通过 SSH）	ip, username, password
send_program_script	程序控制	发送并执行实时脚本	ip, script
movej	运动控制	关节空间运动命令	ip, q, a, v, t, r
movel	运动控制	TCP 直线运动命令	ip, pose, a, v, t, r
movel_x	运动控制	沿 X 轴移动（相对）	ip, distance
movel_y	运动控制	沿 Y 轴移动（相对）	ip, distance
movel_z	运动控制	沿 Z 轴移动（相对）	ip, distance
draw_circle	运动控制	在指定平面画圆	ip, center, r, coordinate
draw_square	运动控制	在指定平面画正方形	ip, origin, border, coordinate
draw_rectangle	运动控制	在指定平面画长方形	ip, origin, width, height, coordinate
setup_multi_robot_coordination	多机协同	注册机器人并设置协作模式	robot_ids, collaboration_mode
create_collaborative_task	多机协同	创建协同任务	task_name, robot_assignments, dependencies
execute_collaborative_task	多机协同	执行协同任务	task_id
generate_bezier_path	轨迹规划	根据控制点生成贝塞尔曲线路径	control_points, num_points
optimize_trajectory	轨迹规划	优化给定路径（时间/能耗/平滑）	ip, waypoints, optimization_type
start_data_recording	数据记录	启动数据记录会话	robot_id, record_types, duration
stop_data_recording	数据记录	停止数据记录会话	session_id
analyze_robot_data	数据分析	对采集数据执行分析	robot_id, analysis_type, start_time, end_time
generate_robot_report	数据分析	生成机器人运行报告（PDF/JSON 等）	robot_id, start_time, end_time, report_path
compare_robots_performance	数据分析	比较多机器人性能	robot_ids, metric_columns, start_time, end_time

注：所有工具多数需要先建立机器人连接后才能使用；部分工具依赖扩展模块（轨迹规划/数据记录/分析/多机协调），需先初始化成功。

3. 免责申明

请在使用 nUR MCP Server 前，确保操作人员已接受 UR 机器人安全培训，并熟悉紧急停止（E-stop）等安全操作。 建议定期检查机器人及 MCP Server 的运行状态，确保系统稳定性和安全性。

使用 nUR MCP Server 时，必须严格遵守以下安全规范：

机器人必须在可视范围内运行 操作人员应始终确保 优傲机器人处于视线可及的位置，以便实时监控其运行状态。 禁止在机器人运行时离开操作区域，以免发生意外情况无法及时干预。

确保工作环境安全

机器人运行前，必须检查并清除周边障碍物，确保无人员、设备或其他物体进入危险区域。 必要时设置 物理防护栏 或 安全光栅，防止未经授权的人员进入工作区。

违反安全规范的责任豁免

如因未遵守上述安全要求（如脱离监控、未清理工作区等）导致 人身伤害、设备损坏或生产事故，我方不承担任何法律责任及赔偿义务。 所有操作风险及后果由使用方自行承担。

4. 版本发布

4.1 最近更新

• 2025.05.15 : nUR_MCP_SERVER 首次发布

4.2 后续计划

• 支持nUR MCP Server 的专属 MCP Client, 增强执行器的安全功能。
• 增加优傲机器人log记录
• 备份及上传优傲机器人程序

5. 快速开始

5.1 基于产品（面向普通用户）

5.1.1 引擎&依赖

• 推荐系统版本：

  macOS 用户：macOS Monterey 12.6 或更新版本
  Linux 用户：CentOS 7 / Ubuntu 20.04 或更新版本
  Windows 用户：Windows 10 LTSC 2021 或更新版本
  

• 软件要求：

  MCP 服务端环境

  Python 3.11 或更新版本     
  pip 25.1 或更新版本
  UV Package Manager 0.6.14 或更新版本  
  bun 1.2.8 或更新版本
  

  MCP 客户端

   Claude Desktop 3.7.0 或更新版本
   Cherry Studio 1.2.10 或更新版本
   Cline 3.14.1 或更新版本
  
   ClaudeMind、Cursor、NextChat、ChatMCP、Copilot-MCP、Continue、Dolphin-MCP、Goose 未作测试。
  

  LLM 大语言模型

  DeepSeek-V3-0324 或更新版本
  DeepSeek-R1-671b  或更新版本 
  Qwen3-235b-a22b 或更新版本
  
  一般支持MCP的大语言模型都可用，清单以外的模型未做测试
  Ollama 部署的模型暂时无法调用Tool，正在解决中...
  

5.1.2 安装

MCP 服务端安装:

1. 安装 Python 3.11 或更新版本。
2. 安装 pip 25.1 或更新版本。
3. 安装 UV Package Manager 0.6.14 或更新版本。
4. 安装 bun 1.2.8 或更新版本。
5. 安装 MCP Server:

     git clone https://gitee.com/nonead/Nonead-Universal-Robots-MCP.git
     cd Nonead-Universal-Robots-MCP
     pip install -r requirements.txt

MCP 客户端配置:

要与 Claude Desktop 配合使用,请添加服务器配置: MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "nUR_MCP_SERVER": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "https://www.nonead.com/download/nonead_universal_robots_mcp-0.1.4-py3-none-any.whl",
        "nonead-universal-robots-mcp"
          ]
    }
  }
}

Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "nUR_MCP_SERVER": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "https://www.nonead.com/download/nonead_universal_robots_mcp-0.1.4-py3-none-any.whl",
        "nonead-universal-robots-mcp"
          ]
    }
  }
}

要与 Cherry Studio 配合使用，请添加服务器配置：
MacOS & Linux:

{
  "mcpServers": {
    "Nonead-Universal-Robots-MCP": {
      "name": "Nonead-Universal-Robots-MCP",
      "type": "stdio",
      "description": "Nonead-Universal-Robots-MCP是基于MCP（Model Control Protocol）接口协议构建的智能工业协作机器人控制中间件系统，通过集成大语言模型（LLM）实现工业机器人的自然语言交互式控制。该产品采用Client-Server架构设计，支持与优傲（Universal Robots）全系列协作机器人深度集成，革新了传统示教器编程的工业机器人。",
      "isActive": true,
      "registryUrl": "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple",
      "timeout": "600",
      "provider": "拓德科技",
      "providerUrl": "https://www.nonead.com",
      "logoUrl": "https://www.nonead.com/assets/img/vi/5.png",
      "tags": [
        "优傲机器人大语言模型控制系统"
      ],
      "command": "uvx",
      "args": [
        "https://www.nonead.com/download/nonead_universal_robots_mcp-0.1.4-py3-none-any.whl",
        "nonead-universal-robots-mcp"
      ],
      "installSource": "unknown"
    }
  }
}

Windows:

   {
  "mcpServers": {
    "n5JzpK_3v_bgPnNNxry2o": {
      "name": "NONEAD Universal-Robots MCP Server",
      "type": "stdio",
      "description": "Nonead-Universal-Robots-MCP是基于MCP（Model Control Protocol）接口协议构建的智能工业协作机器人控制中间件系统，通过集成大语言模型（LLM）实现工业机器人的自然语言交互式控制。该产品采用Client-Server架构设计，支持与优傲（Universal Robots）全系列协作机器人深度集成，革新了传统示教器编程的工业机器人。",
      "isActive": true,
      "registryUrl": "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple",
      "provider": "拓德科技",
      "providerUrl": "https://www.nonead.com",
      "logoUrl": "https://www.nonead.com/assets/img/vi/5.png",
      "tags": [],
      "command": "uvx",
      "args": [
        "https://www.nonead.com/download/nonead_universal_robots_mcp-0.1.4-py3-none-any.whl",
        "nonead-universal-robots-mcp"
      ],
      "installSource": "unknown"
    }
  }
}

要与 Cline 配合使用，请添加服务器配置：
MacOS & Linux:

{
  "mcpServers": {
    "nUR_MCP_SERVER": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "https://www.nonead.com/download/nonead_universal_robots_mcp-0.1.4-py3-none-any.whl",
          "nonead-universal-robots-mcp"
        ]
     }
  }
}

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "nUR_MCP_SERVER": {
        "command": "uvx",
        "args": [
          "https://www.nonead.com/download/nonead_universal_robots_mcp-0.1.4-py3-none-any.whl",
          "nonead-universal-robots-mcp"
        ]
     }
  }
}

5.2 基于工具包（面向开发者）

5.2.1 引擎&依赖

• 推荐系统版本：

  macOS 用户：macOS Monterey 12.6 或更新版本
  Linux 用户：CentOS 7 / Ubuntu 20.04 或更新版本
  Windows 用户：Windows 10 LTSC 2021 或更新版本
  

• 软件要求：

  MCP 服务端环境

  Python 3.11 或更新版本     
  pip 25.1 或更新版本
  UV Package Manager 0.6.14 或更新版本  
  bun 1.2.8 或更新版本
  

  LLM 大语言模型

  DeepSeek-V3-0324 或更新版本
  DeepSeek-R1-671b  或更新版本 
  Qwen3-235b-a22b 或更新版本
  
  一般支持MCP的大语言模型都可用，清单以外的模型未做测试
  Ollama 部署的模型暂时无法调用Tool，正在解决中...
  

5.2.2 安装

macOS / Linux /Windows开发者

  Python 3.11 或更新版本     
  pip 25.1 或更新版本
  UV Package Manager 0.6.14 或更新版本  
  bun 1.2.8 或更新版本

5.2.3 使用

以下是一些你可以让大语言模型去执行的任务示例：

• 连接优傲机器人IP: 192.168.1.199
• 获取优傲机器人的TCP末端执行器当前的位姿坐标
• 列出nUR_MCP_SERVER 工具的所有指令
• 获取优傲机器人的所有硬件数据
• 执行优傲机器人的脚本程序
• 运行优傲机器人自带的程序 XXXX.urp
• 现在设定IP是172.22.109.141的优傲机器人叫A机器人，IP是172.22.98.41的优傲机器人叫B机器人，连接这两台机器人，记录A机器人和B机器人现在TCP的位姿以及各关键的位置，A机器人在左边，B机器人在右边，分析两台机器人现在位姿的相互关系。
• 分步执行一下指令，优傲机器人IP：192.168.1.199，记录当前TCP位姿，然后执行：TCP向+Z方向移动20mm，再向-Y方向移动50mm，再向+X方向移动30mm，循环5次。
• 编写优傲机器人脚本程序，并执行，程序要求：以当前位姿为圆心，基座平面为特征，画一个半径为50mm的圆。
• 现在设定IP是172.22.109.141的优傲机器人叫A机器人，IP是172.22.98.41的优傲机器人叫B机器人，链接两台机器人，接下来的指令会只控制A机器人动作，请同步B机器人镜像运动。

6. 技術アーキテクチャ

MCP はクライアント・サーバーアーキテクチャを採用し、標準化されたプロトコルを通じて、モデルと外部リソース間の通信を実現します。

クライアント・サーバーモデル MCP アーキテクチャには、以下の主要コンポーネントが含まれます。

MCP ホスト（Host）：接続を開始する LLM アプリケーション（Claude Desktop や IDE など）で、MCP を通じてデータにアクセスします。 MCP クライアント（Client）：ホストアプリケーション内で、サーバーとの 1:1 接続を維持するプロトコルクライアントです。 MCP サーバー（Server）：標準化された Model Context Protocol を通じて、特定の機能を公開する軽量プログラムです。 ローカルデータソース：MCP サーバーが安全にアクセスできるコンピューター上のファイル、データベース、サービスです。 リモートサービス：MCP サーバーが接続できる、インターネット経由で利用可能な外部システム（API 経由など）です。 主要コンポーネント MCP アーキテクチャにおいて、各コンポーネントは以下の役割を担います。

MCP ホスト： ユーザーインターフェースを提供する LLM プロバイダーとの接続を管理する 外部リソースにアクセスするため、MCP クライアントを統合する MCP クライアント： MCP サーバーとの接続を確立、維持する リクエストを送信し、レスポンスを受信する MCP プロトコル標準に従ってデータ交換を処理する MCP サーバー： クライアントからのリクエストを処理する 特定の機能を実行する、またはリソースへのアクセスを提供する MCP プロトコル標準形式に従ってレスポンスをフォーマットする 通信プロトコル MCP は、基本通信プロトコルとして JSON-RPC 2.0 を使用し、以下の種類のメッセージをサポートします。

リクエスト（Requests）：クライアントからサーバーへ、またはサーバーからクライアントへ操作を開始するメッセージです。 レスポンス（Responses）：リクエストへの応答で、リクエストの結果またはエラー情報を含みます。 通知（Notifications）：応答を必要としない一方向のメッセージで、通常はイベント通知に使用されます。 MCP は、以下を含む複数のトランスポート方式をサポートします。

標準入出力（Stdio）：ローカルサーバーに適しており、プロセス間通信を通じて実現します。 サーバー送信イベント（SSE）：HTTP ベースのトランスポート方式で、リモートサーバーに適しています。

MCP の利点 MCP は従来の統合方法と比べて、統一性、安全性、拡張性の面で大きな利点があります。

統一性 MCP は、AI システムと外部データソース間のやり取りを標準化することで、従来の統合方法における断片化の問題を解決します。

プラグイン方式での接続：統一されたプロトコルを通じて、さまざまなデータソースをプラグイン方式で接続できるため、データソースごとに個別のコードを作成する必要がありません。 クロスプラットフォーム互換性：異なる AI モデルやプラットフォームをサポートし、システムの相互運用性を高めます。 開発の簡素化：開発の複雑さを軽減し、開発者が基盤となる統合ではなく、ビジネスロジックに集中できるようにします。 安全性 MCP には、データの転送および処理中の安全性を確保するためのセキュリティ機構が組み込まれています。

機密情報の保護：データのやり取りにおいて、機密情報（API キーやユーザーデータなど）が十分に保護されるようにします。 アクセス制御：MCP サーバーはきめ細かなアクセス制御を実装でき、認証済みのリクエストのみが特定のリソースにアクセスできるようにします。 ローカル処理：データをローカルで処理することで、機密情報がサードパーティのプラットフォームにアップロードされるのを防ぎます。 拡張性 MCP のモジュール設計により、システムは非常に高い拡張性を備えています。

複数サービスへの接続：複数のサービスを、互換性のある任意のクライアントに接続できます。標準化された汎用プロトコルを通じて、リソース、ツール、プロンプトを共有できます。 エコシステムの拡大：エコシステムの成熟に伴い、開発者はますます多くの事前構築済みコンポーネントを利用できます。 カスタマイズ機能：開発者は必要に応じてカスタム MCP サーバーを作成し、システムの機能を拡張できます。

7. お問い合わせ

GitHub: https://github.com/nonead/Nonead-Universal-Robots-MCP
gitee: https://gitee.com/nonead/Nonead-Universal-Robots-MCP
公式サイト: https://www.nonead.com

8. nUR MCP Server と他の MCP Server の違い

nUR MCP Server のユーザーは、高い安全意識を持ち、ユニバーサルロボットの使用トレーニングを受けている必要があります。大規模言語モデルが操作するのは実際のロボットであるため、操作を誤ると人身事故や財産の損失につながる可能性があります。十分ご注意ください。

9. 引用

本ソフトウェアを使用する場合は、以下の形式で引用してください。

• nURMCP: NONEAD Uninversal-Robots Model Context Protocol Server
• 拓徳はスマート製造の真髄を示し、革新によって世界の変革を先導します。
  Nonead demonstrates the true meaning of intelligent manufacturing, pioneering innovations that reshape our world.

10. ライセンス

本プロジェクトでは、ユーザー区分型デュアルライセンス（User-Segmented Dual Licensing）方式を採用しています。
基本原則

• 個人ユーザーおよび10人以下の企業・組織：GNU Affero General Public License v3.0（AGPLv3）がデフォルトで適用されます。
• 10人を超える企業・組織：商用ライセンス（Commercial License）の取得が必須です。

定義：「10人以下」 お客様の組織（企業、非営利組織、政府機関、教育機関など、あらゆる組織を含む）において、本ソフトウェア（nUR_MCP_SERVER）の機能にアクセス、使用、または何らかの形で直接的もしくは間接的に便益を受ける個人の総数が10人以下であることを指します。これには、開発者、テスター、運用担当者、エンドユーザー、統合システムを通じた間接的な利用者などが含まれますが、これらに限定されません。

10.1 オープンソースライセンス（Open Source License）：AGPLv3 - 個人および10人以下の組織に適用

• 個人ユーザー、または上記の「10人以下」の定義を満たす組織は、AGPLv3 の条件に基づいて nUR_MCP_SERVER を自由に使用、変更、配布できます。AGPLv3 の全文は https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.html から入手できます。
• 主な義務： AGPLv3 の重要な要件の一つとして、nUR_MCP_Server を変更してネットワーク経由でサービスを提供する場合、または変更版を配布する場合、受領者に対して対応する完全なソースコードを AGPLv3 ライセンスのもとで提供する必要があります。「10人以下」の基準を満たす場合でも、このソースコード公開義務を避けたい場合は、商用ライセンスの取得をご検討ください（以下を参照）。
• 使用前に、AGPLv3 のすべての条項を必ず注意深く読み、理解してください。

10.2 商用ライセンス（Commercial License） - 10人を超える組織、または AGPLv3 の義務を回避したいユーザーに適用

• 必須要件： お客様の組織が上記の「10人以下」の定義を満たさない場合（つまり、本ソフトウェアにアクセス、使用、または便益を受ける人が11人以上いる場合）、nUR_MCP_SERVER を使用するには、必ず当社に連絡し、商用ライセンスを取得して締結する必要があります。
• 任意の選択： お客様の組織が「10人以下」の条件を満たしていても、使用状況が AGPLv3 の条項要件を満たせない場合（特にソースコード公開義務に関して）、または AGPLv3 では提供されない特定の商用条件（保証、補償、コピーレフト制限なしなど）が必要な場合は、必ず当社に連絡し、商用ライセンスを取得して締結する必要があります。
• 商用ライセンスが必要となる一般的なケース（以下に限定されません）：
  • お客様の組織が10人を超える場合。
  • （組織の規模を問わず）変更した nUR_MCP_SERVER を配布したいが、AGPLv3 に基づいて変更部分のソースコードを公開したくない場合。
  • （組織の規模を問わず）変更した nUR_MCP_SERVER に基づいてネットワークサービス（SaaS）を提供したいが、AGPLv3 に基づいてサービス利用者に変更後のソースコードを提供したくない場合。
  • （組織の規模を問わず）会社の方針、顧客との契約、またはプロジェクトの要件により、AGPLv3 ライセンスのソフトウェアを使用できない場合、あるいはクローズドソースでの配布および機密保持が求められる場合。
• 商用ライセンスの取得： 商用ライセンスについて協議するには、[email protected] までメールで nUR_MCP_SERVER 開発チームにお問い合わせください。

10.3 貢献（Contributions）

• nUR_MCP_SERVER へのコミュニティからの貢献を歓迎します。本プロジェクトに提出されたすべての貢献は、AGPLv3 ライセンスのもとで提供されるものとみなされます。
• 本プロジェクトに貢献を提出すること（Pull Request など）により、お客様のコードが本プロジェクトおよび以後のすべての利用者に対して AGPLv3 ライセンスのもとで提供されることに同意したものとみなされます（利用者が最終的に AGPLv3 と商用ライセンスのどちらに従うかを問いません）。
• また、お客様の貢献が、商用ライセンスに基づいて配布される nUR_MCP_SERVER のバージョンに含まれる場合があることを理解し、同意するものとします。

10.4 その他の条項（Other Terms）

• 商用ライセンスの具体的な条項および条件は、両当事者が署名した正式な商用ライセンス契約に従います。
• プロジェクトメンテナーは、必要に応じて本ライセンスポリシー（ユーザー規模の定義やしきい値を含む）を更新する権利を留保します。更新内容は、プロジェクトの公式チャネル（コードリポジトリ、公式ウェブサイトなど）を通じて通知されます。

11. 開発コアチーム

蘇州拓徳ロボット科技有限公司 MCP Server 開発チーム

Tony Ke [email protected]
Micro Zhu [email protected]
Anthony Zhuang [email protected]
Quentin Wang [email protected]