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MCP Server · AI代理

Jc Xiao Zhi MCP

JCXiaoZhiMcp 是一个面向 Unreal 数字孪生程序的多 MCP 组件集合,提供本地 MCP 工具服务器、WebSocket 控制枢纽与管道脚本,帮助在云端与本地服务之间建立连接并控制数字孪生场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
远程控制PythonWebSocket

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作者 / 组织
Lafinger
提供方
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运行时
Python

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选型结论

Jc Xiao Zhi MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python -m venv .venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

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 0 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

JCXiaoZhiMcp

小智(XiaoZhi)面向 Unreal 数字孪生程序的多 MCP 组件集合。本仓库提供本地 MCP 工具服务器、WebSocket 控制枢纽与管道脚本,帮助通过 Model Context Protocol 在云端与本地服务之间建立连接,并将控制指令广播给 Unreal 场景。

项目结构

文件/目录作用概述
calculator.py基于 FastMCP 的示例计算器工具,向 MCP 客户端暴露 calculator 工具以执行任意 Python 数学表达式。
programming_controller.py提供名为 Tester 的 MCP 服务器,同时常驻 WebSocket 控制枢纽,向数字孪生程序广播聚焦、漫游、视频、声音等指令。
test_client.py简易的 WebSocket 监听客户端,可验证控制枢纽广播的消息。
mcp_pipe.pySTDIO↔WebSocket 转发器,可根据 mcp_config.json 启动多个 MCP 子进程并与远端 Endpoint 互联。
mcp_config.json统一的 MCP 服务器配置,定义了本地 stdio 服务及可选的远端 sse/http 服务。
requirements.txt / pyproject.tomlPython 依赖声明,推荐使用 uv 或 pip 安装。
数字孪生程序功能.txt目标数字孪生程序当前支持的四类指令关键词。

核心组件详解

1. Calculator MCP 工具

  • 使用 FastMCP("Calculator") 注册服务,并暴露单一工具 calculator(python_expression)。
  • 自动注入 math 与 random 模块,可执行复杂数学表达式。
  • 通过标准输入输出(STDIO)运行,适合作为 MCP 客户端的示例或测试工具。

2. Unreal 控制 MCP 服务器

  • programming_controller.py 创建 FastMCP("Tester") 服务,并在后台启动 WebSocketControlHub:

- 默认监听 0.0.0.0:8765,可通过环境变量 TESTER_WS_HOST、TESTER_WS_PORT 调整。 - 维护客户端集合,支持广播 JSON 指令;未连接客户端时返回 0 投递数。

  • 公开四个工具接口,均使用 _broadcast_action 统一封装:

- camera_focus(lable):聚焦/跳转到指定场景。 - enter_roaming(lable):触发指定场景的漫游。 - play_video(lable):播放命名视频资源。 - play_sound(lable):播放命名音频资源。

  • 工具调用成功后会记录日志,并反馈当前连接客户端数量与成功投递数,便于监控实时控制效果。

3. MCP WebSocket 管道

  • mcp_pipe.py 提供从标准输入输出到 WebSocket 的双向转发,核心能力包括:

- 持续重连机制:指数退避(1s 到 600s),确保远端 MCP Endpoint 中断后自动恢复。 - 子进程托管:根据 mcp_config.json 的 mcpServers 条目选择启动命令或远端代理。 - 统一代理:对 http/streamablehttp/sse 类型条目自动改为执行 python -m mcp_proxy 并附加自定义 Header。 - 信号处理:捕获 SIGINT 优雅退出,并清理子进程。

  • 默认通过硬编码的 wss://api.xiaozhi.me/mcp/ Endpoint 连接,正式部署时应改为环境变量 MCP_ENDPOINT 或配置文件。

4. 工具测试客户端

  • test_client.py 是一个只读 WebSocket 客户端,用于验证控制枢纽的广播消息:

- 支持命令行参数 或环境变量覆盖默认地址。 - 自动对 JSON 消息进行美化输出,便于观察。

快速开始

  1. 环境准备
   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Windows 使用 .venv\Scripts\activate
   pip install -r requirements.txt

或使用 uv:

   uv sync
  1. 启动 MCP 控制服务器
   uv run python programming_controller.py

- 首次启动会自动开启 WebSocket 控制枢纽。 - 可配合 test_client.py 监听广播:

     uv run python test_client.py 127.0.0.1 8765
  1. 启动计算器工具
   uv run python calculator.py

在支持 MCP 的客户端中调用 calculator 工具进行数学运算。

  1. 通过管道连接云端 Endpoint
   export MCP_ENDPOINT="wss://your-endpoint"
   uv run python mcp_pipe.py

- 无参数时会读取 mcp_config.json 中未禁用的条目并全部启动。 - 可指定单个脚本:uv run python mcp_pipe.py programming_controller.py。

配置说明

  • mcp_config.json 的 mcpServers 键用于统一管理 MCP 服务:

- local-stdio-calculator / local-stdio-tester 示例展示如何使用 uv run 启动本地脚本。 - remote-sse-server / remote-http-server 演示远端服务定义,可通过设置 disabled: false 启用。

  • 若需要额外环境变量,可在相应条目下添加 "env": {"KEY": "VALUE"}。
  • mcp_pipe.py 自动读取 .env 文件,便于保密令牌。

日志与监控

  • 所有组件均使用 Python logging 输出关键事件:

- 计算器记录表达式与结果。 - 控制服务器记录 WebSocket 客户端连接、广播统计及异常。 - 管道脚本记录连接生命周期、子进程状态及错误细节。

  • 建议结合外部监控或将日志重定向到文件,便于调试与溯源。

注意事项

  • mcp_pipe.py 中当前硬编码的 token 仅供演示,部署前务必替换并妥善管理。
  • 广播指令依赖客户端正确解析 action 与 lable 字段,需与 Unreal 端保持一致。
  • 若在 Windows 运行,脚本已处理 UTF-8 控制台编码,可避免中文日志乱码。

相关资料

  • MCP 规范与工具链:https://github.com/modelcontextprotocol
  • FastMCP 快速入门示例:https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数字孪生Python本地部署Unreal引擎WebSocketMCP协议远程控制

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

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

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。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 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。
  • 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。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Jc Xiao Zhi MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,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。

Jc Xiao Zhi 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。

Jc Xiao Zhi 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。

Jc Xiao Zhi MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Jc Xiao Zhi MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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