Mbotmcp

MBotMcp

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

本项目演示如何使用 Spring AI 和 Model Context Protocol（MCP）控制 mBot2 机器人。 通过这套配置，AI 模型可以通过简单的自然语言命令（如“探索”或“左转”）控制实体机器人。

概览

系统由以下部分组成：

1. 实现 Model Context Protocol 的 Spring Boot 应用
2. 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 客户端集成能力

Spring 应用将机器人控制命令作为可供 AI 调用的函数公开， 使 AI 模型能够通过自然语言控制实体机器人。

前提条件

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

设置说明

1. 设置 MQTT 代理（可选，如果你还没有）

运行附带的 Docker Compose 文件来设置 MQTT 代理：

cd mbotmcp/assets
docker-compose up -d

这会创建一个消息队列，用于在应用和机器人之间转发命令。

2. 配置 Spring Boot 应用

设置以下环境变量：

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

这些变量用于告知应用如何连接到 MQTT 代理。

3. 设置 mBot2

将 Python 脚本上传到 mBot2：

1. 通过 USB 将 mBot2 连接到电脑
2. 在电脑上打开 mBlock IDE
3. 点击“File”菜单并选择“Open”
4. 导航到仓库中的 /assets 目录
5. 打开 mbot-mqtt.py 文件
6. 修改脚本，加入你的个人 WiFi 和 MQTT 配置：

   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. 将脚本上传到 mBot2
8. 打开 mBot2 电源

4. 构建 Spring Boot 应用

mvn clean package

测试设置

1. 确保 MQTT 代理正在运行
2. 打开 mBot2 电源，并确保它已连接到 WiFi
3. 运行测试客户端：

   mvn test -Dtest=ClientStdioTest
   

4. 看着机器人在蓝色 LED 灯光下执行“beep”命令！

可用的机器人命令

BotService 类定义了机器人能够理解的所有 MCP 工具：

• mbotExplore() - 执行“explore”例程
• mbotStop() - 停止机器人
• mbotBeep() - 让机器人发出蜂鸣声
• mbotLeft() - 让机器人左转
• mbotRight() - 让机器人右转
• mbotForward() - 让机器人前进
• mbotBackward() - 让机器人后退

与 AI 模型集成

一切运行正常后，你可以与支持 MCP 的 LLM 客户端集成。 我个人推荐使用 Goose。 只需将这些客户端指向你的服务，它们就能根据自然语言请求自主控制机器人。

自然语言命令示例：

• “探索房间”
• “右转并前进”
• “发出蜂鸣声”

工作原理

1. Spring 应用使用 @Tool 注解将机器人命令公开为工具
2. Spring 中的 MCP 服务将这些工具连接到外部世界
3. AI 想要控制机器人时，会通过该协议调用这些方法
4. 命令通过 MQTT 发送给机器人
5. 机器人根据收到的消息执行命令

免责声明

如果你的机器人开始谋划统治世界，作者概不负责。 直接拔掉电源，然后快跑！😂

许可证

MIT 许可证