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MCP Server · AI代理

Diana MCP

基于Model Context Protocol的机械臂控制服务器,提供完整的机械臂操作接口,包括连接管理、状态监控、运动控制和安全控制等功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 14
PythonCursor实时交互VS Code

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作者 / 组织
Oscar-wu747
提供方
Oscar-wu747
运行时
Python

工具数量

14

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选型结论

Diana MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 14 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Cursor、VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m server.mcp_server

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "diana-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "server.mcp_server"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 14 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

DianaApi MCP Agent

基于Model Context Protocol的Diana机械臂控制服务器,提供完整的机械臂操作接口。

功能特性

  • 🔗 连接管理: 连接/断开机械臂,支持多IP配置
  • 📊 状态监控: 获取关节位置、TCP姿态、机器人状态
  • 🤖 运动控制: 关节模式、直线模式、TCP方向移动
  • 🛑 安全控制: 运动停止、恢复、自由驱动模式
  • ⚡ 实时交互: 通过MCP协议与AI助手无缝集成

快速开始

环境准备

# 创建conda环境
conda env create -f environment.yml
conda activate mcp-demo

# 安装依赖
./scripts/install.sh

运行服务器

# 激活环境后运行
python -m server.mcp_server

IDE集成

项目包含自动配置,支持VS Code和Cursor:

项目级配置(推荐,便于移植):

  • VS Code: .vscode/mcp.json
  • Cursor: .cursor/mcp/myserver/mcp.json

使用方法

  1. 确保conda环境 mcp-demo 已激活
  2. 重启 VS Code/Cursor 或重新加载 MCP 配置
  3. MCP 服务器将自动启动(服务器名称:diana-mcp)
  4. 可以在编辑器中使用以下工具

API工具

工具描述参数
connect_robot连接机械臂ip? (可选)
disconnect_robot断开连接-
get_joint_positions获取关节位置ip?
get_tcp_pose获取TCP位置ip?
get_robot_state获取机器人状态ip?
move_joint_positions关节模式移动ip?, joints[7], velocity?, acceleration?
move_joint_positions_json关节模式移动(JSON格式)ip?, joints_json, velocity?, acceleration?
move_linear_pose直线模式移动ip?, pose[6], velocity?, acceleration?
move_to_home_position移动到默认原点位置ip?, velocity?, acceleration?
move_tcp_directionTCP方向移动ip?, direction, velocity?, acceleration?
rotate_tcp_directionTCP旋转ip?, direction, velocity?, acceleration?
stop_motion停止运动ip?
resume_motion恢复运动ip?
enable_free_driving自由驱动模式ip?, mode

MCP服务器配置

服务器信息

  • 名称: diana-mcp
  • 类型: stdio
  • 命令: 使用当前Python解释器 (${command:python.interpreterPath})
  • 参数: ["-m", "server.mcp_server"]
  • 工作目录: ${workspaceFolder}
  • 环境变量: PYTHONPATH=${workspaceFolder}

项目结构

DianaApi_agent_MCP/
├── docs/                  # 文档目录
│   └── IMPROVEMENTS.md    # 改进建议文档
├── scripts/               # 脚本目录
│   ├── format_code.sh     # 代码格式化脚本
│   └── install.sh         # 安装脚本
├── server/                # MCP 服务器代码
│   ├── mcp_server.py      # MCP 服务器主文件
│   ├── tools.py           # 工具定义
│   ├── config.py          # 配置管理
│   ├── error_handler.py   # 错误处理
│   ├── utils.py           # 工具函数和辅助类
│   └── robot_loader.py    # 机器人控制模块加载器
├── src/                   # 源代码
│   └── diana_api/         # 机械臂 API 核心库
├── lib/                   # 底层库文件 (.so)
├── var/                   # 运行时数据
│   ├── mcp/               # MCP 数据目录
│   └── logs/              # 日志文件目录
├── examples/              # 示例脚本
│   ├── example_client.py
│   └── call_mcp_tool.py
├── tests/                 # 测试脚本
├── environment.yml        # conda环境配置
├── setup.py               # Python 包配置
├── pyproject.toml         # 项目配置文件
└── README.md              # 项目主文档

代码架构

项目采用模板方法模式(Template Method Pattern)统一管理所有 MCP 工具函数:

  • 统一执行模板: _execute_robot_action() 和 _execute_robot_action_async() 统一处理连接检查、输出抑制、错误处理和响应格式化
  • 工具函数简化: 每个工具函数只需关注参数验证和调用对应的 controller 方法
  • 代码复用: 减少重复代码约 77 行,提高可维护性

使用示例

import asyncio
from fastmcp import Client

async def main():
    async with Client("server.mcp_server") as client:
        # 连接机器人
        result = await client.call_tool("connect_robot", {"ip": "192.168.10.75"})

        # 获取关节位置
        joints = await client.call_tool("get_joint_positions", {})

        # 移动到零位
        await client.call_tool("move_joint_positions", {
            "joints": [0.0] * 7,
            "velocity": 0.2
        })

        # 移动到默认原点位置(推荐)
        await client.call_tool("move_to_home_position", {
            "velocity": 0.5,
            "acceleration": 0.5
        })

asyncio.run(main())

配置

  • 默认IP: 192.168.10.75
  • 默认原点位置: 关节角度(度)[-85, -25, 16, 130, 7, -60, -3],可在 server/config.py 中修改 DEFAULT_HOME_JOINTS_DEGREES
  • Python版本: >=3.8
  • 依赖: fastmcp>=2.13.0

开发者测试

在没有真机的情况下运行测试:

Smoke测试:

# 从项目根运行(确保 PATH 指向系统 Python)
PYTHONPATH=./src python3 tests/run_tasks_smoke.py

Pytest测试:

pip install -U pytest
PYTHONPATH=./src pytest -q

✅ 所有配置测试通过

这些测试会 monkeypatch diana_api 的调用,验证任务模型与控制层逻辑,不需要连接真机。

代码格式化

项目使用 Black 进行代码格式化。

安装格式化工具:

# 使用 conda 环境(推荐)
conda env update -f environment.yml

# 或直接安装
pip install black>=23.12.0 isort>=5.13.0

格式化代码:

# 使用脚本(推荐)
./scripts/format_code.sh

# 或手动运行
black .
isort .

只检查不修改:

black --check .
isort --check .

Pre-commit 钩子(可选):

pip install pre-commit
pre-commit install
# 之后每次 git commit 前会自动格式化

许可证

MIT License - Copyright (c) 2025 Oscar-wu747

工具与能力

工具数量

14

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

机械臂控制Python本地部署机器人操作MCP协议实时交互自动化控制

支持客户端

CursorVS Code

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 14 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Cursor、VS Code,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Cursor 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Diana MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m server.mcp_server,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Diana MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Diana MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Diana MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Diana MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Cursor、VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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