使用说明
在ESP32上构建MCP服务器：将AI助手连接到现实世界的设备
通过模型上下文协议将人工智能与物理世界连接起来
详见 StickyMCP：即使在云端也能坚持的笔记MCP服务器为人工智能系统与现实世界的工具进行交互打开了大门，远远超出了它们通常的静态训练数据和存在无聊的饮食。
该项目汇集了两项尖端技术：模型上下文协议（MCP）和Arduino微控制器。结果是一个直接在Arduino Nano ESP32上运行的MCP服务器，允许AI助手实时控制物理硬件。
视频：
（有些提示输入有点错误，因为我的相机挡住了路，但Copilot Chat根本不介意）
由于没有官方的C++MCP SDK，我构建了一个针对嵌入式系统优化的SDK。具有自动JSON模式生成、基于注册表的工具发现和内存安全执行功能。架构反映了官方SDK（TypeScript/Python），同时解决了嵌入式约束。证明完全符合硬件控制工具的协议。我保持了它的小和可读性，并使其能够运行简单的工具，如开关灯。
这是怎么一回事？
该项目在Arduino Nano ESP32微控制器上实现了一个完全兼容的JSON-RPC 2.0 MCP服务器。它将硬件控件（在这种情况下为LED）作为MCP“工具”公开，AI助手可以通过自然语言命令调用这些工具。
主要特点
- MCP协议支持：通过正确的初始化、工具列表和工具执行实施MCP 2024-11-05规范
- JSON-RPC 2.0合规性：用于可靠通信的标准协议接口
- 带二维码的OLED显示屏：将服务器URL显示为可扫描的二维码，便于移动设备访问
- WiFi已启用：在端口8000上运行web服务器，使其可以通过网络访问
- 服务器发送事件（SSE）：用于监控的实时通知和日志流
- 多个LED控制：独立管理内置LED和RGB LED（红、绿、蓝）
- 回声工具：用于测试和演示的简单文本回显
技术实现
服务器使用ESPAsyncWebServer库处理HTTP请求，使用ArduinoJson进行JSON解析/序列化。它暴露了两个主要端点：
POST /mcp-所有MCP方法的JSON-RPC 2.0主端点GET /sse-服务器发送实时通知的事件流
每个LED都被实现为一个MCP工具，带有一个简单的布尔参数来打开或关闭它。服务器处理所有MCP生命周期方法，包括初始化、能力协商和工具调用。
实际应用
该项目展示了人工智能助手如何无缝控制物理设备。不用编写自定义脚本或手动API调用，你只需告诉人工智能助手“打开红色LED”，它就会发生。这为以下方面开辟了可能性：
- 由自然语言控制的智能家居自动化
- 通过人工智能助手控制实验室设备
- 人工智能硬件集成教育示范
- 具有对话界面的物联网设备的快速原型制作
技术栈：
- Arduino纳米ESP32
- 特别：
- ArduinoJson
- 模型上下文协议（MCP）2024-11-05
- JSON-RPC 2.0
另请参阅我的 BitBlog
