MCP サーバーの概要

概要

MCP（Model Context Protocol）は、AI アシスタントと外部システムを連携させるためのプロトコルです。本システムは完全な MCP サーバーを実装しており、18 種類のツール関数を提供して、自然言語によるロボットアームの制御とビジョン検出を可能にします。

MCP サービスのアドレス：http://localhost:8002/mcp/

MCP プロトコルの特長

プラグアンドプレイ：Claude などの AI アシスタントとシームレスに連携
️ ツール関数：検出と制御をカバーする 18 種類の専用関数
非同期処理：同時リクエストや時間のかかる処理に対応
状態管理：システムの状態をリアルタイムに同期
エラー処理：充実した例外処理とエラーフィードバック

ツール関数一覧

検出関連ツール（4 種類）

1. get_measurements()

機能：現在の検出モードにおける全物体の計測データを取得します。

{
  "name": "get_measurements",
  "description": "検出されたすべての物体の計測データを取得",
  "inputSchema": {},
  "response": {
    "measurements": [
      {
        "id": 1,
        "class": "red_shape",
        "confidence": 0.92,
        "position": {"x": 320, "y": 240},
        "distance_from_center": 150.2,
        "dimensions": {"width": 120, "height": 80},
        "quadrant": "第一象限"
      }
    ],
    "count": 1
  }
}

2. get_measurement_by_id(object_id)

機能：特定の物体の計測データを取得します。 パラメータ：

object_id (int)：物体 ID

trigger_yolo_detection()

機能：YOLO モードで物体検出を行い、検出モードを切り替えます。

4. trigger_vlm_detection(prompt)

機能：VLM モードで物体検出を行います。 パラメータ：

prompt (str)：VLM 検出用のプロンプト

注意：VLM 検出機能を使用するには、SiliconFlow の API キーを設定する必要があります。詳しい設定方法は SiliconFlow API キー取得ガイドを参照してください。

ロボットアーム制御ツール（12 種類）

基本制御

1. catch_object(image_x, image_y, height_z)

機能：ロボットアームを制御して物体を把持します。 パラメータ：

image_x (float)：画像上の X 座標（中心基準）
image_y (float)：画像上の Y 座標（中心基準）
height_z (float)：把持高さ（推奨値 -50.0）

2. init_action()

機能：ロボットアームが初期化動作を行い、初期位置に戻ります。

3. normal_put_object(image_x, image_y, height_z)

機能：物体を通常配置します（積み重ねなし）。 パラメータ：物体の把持と同じです。

4. stack_put_object(image_x, image_y, height_z)

機能：物体を積み重ねて配置します。 パラメータ：物体の把持と同じです（推奨値 height_z = 30.0）。

方向移動（6 関数）

5-10. 方向移動関数

move_forward(distance)   # 前へ移動
move_back(distance)      # 後ろへ移動
move_left(distance)      # 左へ移動
move_right(distance)     # 右へ移動
move_up(distance)        # 上へ移動
move_down(distance)      # 下へ移動

パラメータ：

distance (float)：移動距離（cm、正の数）

位置制御

11. move_to_position(target_x, target_y, target_z)

機能：絶対座標の位置へ移動します。 パラメータ：

target_x (float)：目標 X 座標（50～180mm）
target_y (float)：目標 Y 座標（-80～80mm）
target_z (float)：目標 Z 座標（-50～140mm）

12. get_arm_position()

機能：ロボットアームの現在の位置座標を取得します。

システム管理ツール（2 種類）

1. get_system_status()

機能：システムの稼働状況と設定情報を取得します。

get_available_tools()

機能：利用可能なすべての MCP ツールの一覧と説明を取得します。

使用例

自然言語による操作

AI アシスタントを介して、ユーザーは自然言語でシステムを操作できます。

検出関連：

「現在のフレームにはどんな物体がありますか？」
「物体はいくつ検出されましたか？」
「赤い物体はいくつありますか？」
「物体はどこにありますか？」
「1 番目の物体の詳細を教えてください。」

ロボットアーム制御：

「(100, 50) の物体をつかんで」
「物体を (200, 100) の位置に置いて」
「アームを 5cm 前に動かして」
「初期位置に戻って」
「ロボットアームは今どこにありますか？」

プログラムからの呼び出し例

Python MCP クライアント

import asyncio
from mcp import ClientSession

async def control_arm():
    async with ClientSession("http://localhost:8002/mcp/") as session:
        # 検出データを取得
        result = await session.call_tool("get_measurements")

        if result["measurements"]:
            obj = result["measurements"][0]
            x, y = obj["position"]["x"], obj["position"]["y"]

            # 物体を把持
            await session.call_tool("catch_object", {
                "image_x": x,
                "image_y": y,
                "height_z": -50.0
            })

asyncio.run(control_arm())

安全上の制限

ロボットアームの動作範囲の制限

X 軸：50～180mm
Y 軸：-80～80mm
Z 軸：-50～140mm

エラー処理

制限を超える操作では、すべてエラーメッセージが返されます。

{
  "error": "ロボットアームの X 座標 200mm が制限範囲外です（有効範囲：50-180mm）",
  "success": false
}

同時実行制御

ロボットアーム制御関数：競合を避けるため逐次実行
検出関数：同時アクセスに対応
システム状態：リアルタイムに同期

MCP クライアントの設定

Claude Desktop との連携

Claude Desktop の設定ファイルに次の内容を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "vision-arm-control": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/mcp-client.js"],
      "env": {
        "MCP_SERVER_URL": "http://localhost:8002/mcp/"
      }
    }
  }
}

カスタム MCP クライアント

// mcp-client.js
const { MCPClient } = require('@modelcontextprotocol/sdk');

const client = new MCPClient({
  serverUrl: 'http://localhost:8002/mcp/'
});

client.connect().then(() => {
  console.log('Connected to Vision Arm MCP Server');
});

監視とデバッグ

MCP ログの確認

# MCP サービスのログをリアルタイムで確認
tail -f logs/app.log | grep "MCP"

ツールの接続テスト

# MCP サービスが稼働しているかテスト
curl http://localhost:8002/mcp/

# ツール一覧の取得をテスト
curl -X POST http://localhost:8002/mcp/ \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"method": "tools/list", "params": {}}'

デバッグモード

環境変数を設定すると、詳細なログ出力が有効になります。

export VISION_ARM_LOGGING_CONSOLE_LEVEL=DEBUG
python -m vision_arm_mcp.main

拡張開発

新しいツール関数の追加

mcp_service.py に新しいツールを登録します。

@self.mcp.tool()
async def new_function(param1: str, param2: int) -> dict:
    """新しいツール関数の説明"""
    # 機能を実装
    return {"result": "success"}

MCP サーバーを再起動して変更を反映します。

カスタムエラー処理

try:
    result = await some_operation()
    return {"success": True, "data": result}
except Exception as e:
    return {"success": False, "error": str(e)}

パフォーマンスの最適化

同時実行数の制限：ロボットアームの操作は同時実行数 1 に制限
キャッシュ機構：検出結果を 30 秒間キャッシュ
コネクションプール：HTTP クライアントの接続を再利用
非同期処理：すべての I/O 処理を非同期で実行

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