🚀 MBotMcp

该项目展示了如何借助Spring AI和模型上下文协议（MCP）来控制mBot2机器人。通过此项目的设置，AI模型能够运用简单的自然语言命令（例如“探索”或“左转”）对物理机器人进行控制，为机器人控制提供了更便捷、智能的方式。

🚀 快速开始

该项目旨在实现AI模型通过自然语言命令控制mBot2机器人，系统主要由实现模型上下文协议的Spring Boot应用程序、用于消息传递的MQTT代理、运行在mBot2机器人上的Python代码以及AI客户端集成功能构成。Spring应用程序将机器人控制命令公开为AI可调用函数，从而让AI模型能以自然语言控制物理机器人。

✨ 主要特性

• 自然语言控制：AI模型可通过简单自然语言命令控制mBot2机器人。
• 系统集成度高：涵盖Spring Boot应用、MQTT代理、Python代码及AI客户端集成功能。
• 功能函数丰富：Spring应用程序将多种机器人控制命令作为AI可调用函数。

📦 安装指南

先决条件

• 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

设置步骤

1. MQTT代理设置（可选，如果没有现成的代理）

运行包含的Docker Compose文件以设置MQTT代理：

cd mbotmcp/assets
docker-compose up -d

此命令会创建一个消息队列，用于在应用程序和机器人之间中继命令。

2. 配置Spring Boot应用程序

设置以下环境变量：

MQTT_USERNAME=your_username # 如果没有配置，请留空
MQTT_PASSWORD=your_password # 如果没有配置，请留空
MQTT_SERVER_URI=tcp://your_server:1883

这些变量用于告知应用程序如何连接到MQTT代理。

3. mBot2设置

要将Python脚本上传到mBot2，可按以下步骤操作：

1. 将mBot2通过USB连接到计算机。
2. 在计算机上打开mBlock IDE。
3. 点击“文件”菜单并选择“打开”。
4. 导航到仓库中的/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 = "<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的电源。

4. 构建Spring Boot应用程序

mvn clean package

💻 使用示例

测试设置

1. 确保MQTT代理正在运行。
2. 打开mBot2的电源并确保其连接到WiFi。
3. 运行测试客户端：

mvn test -Dtest=ClientStdioTest

4. 观察机器人执行“蜂鸣”命令并点亮蓝色LED灯！

可用的机器人命令

BotService类定义了机器人可以理解的所有MCP工具：

• mbotExplore() - 执行'探索'例程
• mbotStop() - 停止机器人
• mbotBeep() - 使机器人发出蜂鸣声
• mbotLeft() - 让机器人左转
• mbotRight() - 让机器人右转
• mbotForward() - 移动机器人向前
• mbotBackward() - 移动机器人向后

📚 详细文档

该项目展示了如何通过自然语言处理（NLP）使AI模型控制物理机器人，可以将此项目作为更复杂的机器人应用的起点。

📄 许可证

请参阅项目的许可证文件，以了解详细许可信息。

⚠️ 重要提示

使用此项目时，请确保遵守所有安全和法律规范。作者不对因不当使用而导致的任何损害负责。