mcp2tcp

mcp2tcp: 连接物理世界与AI大模型的桥梁

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系统架构

工作流程

项目愿景

mcp2tcp 将TCP设备接入AI大模型的项目，它通过 Model Context Protocol (MCP) 将物理世界与 AI 大模型无缝连接。最终实现：

用自然语言控制你的硬件设备
AI 实时响应并调整物理参数
让你的设备具备理解和执行复杂指令的能力

主要特性

智能TCP通信
- 自动检测和配置TCP设备用户也可指定TCP号
- 支持多种波特率（默认 115200）
- 实时状态监控和错误处理
MCP 协议集成
- 完整支持 Model Context Protocol
- 支持资源管理和工具调用
- 灵活的提示词系统

支持的客户端

mcp2tcp 支持所有实现了 MCP 协议的客户端，包括：

客户端	特性支持	说明
Claude Desktop	完整支持	推荐使用，支持所有 MCP 功能
Continue	完整支持	优秀的开发工具集成
Cline	资源+工具	支持多种 AI 提供商
Zed	基础支持	支持提示词命令
Sourcegraph Cody	资源支持	通过 OpenCTX 集成
Firebase Genkit	部分支持	支持资源列表和工具

支持的 AI 模型

得益于灵活的客户端支持，mcp2tcp 可以与多种 AI 模型协同工作：

云端模型

OpenAI (GPT-4, GPT-3.5)
Anthropic Claude
Google Gemini
AWS Bedrock
Azure OpenAI
Google Cloud Vertex AI

本地模型

LM Studio 支持的所有模型
Ollama 支持的所有模型
任何兼容 OpenAI API 的模型

准备

Python3.11 或更高版本 Claude Desktop 或 Cline

快速开始

1. 安装

Windows用户

下载 install.py

python install.py

macOS用户

# 下载安装脚本
curl -O https://raw.githubusercontent.com/mcp2everything/mcp2tcp/main/install_macos.py

# 运行安装脚本
python3 install_macos.py

Ubuntu/Raspberry Pi用户

# 下载安装脚本
curl -O https://raw.githubusercontent.com/mcp2everything/mcp2tcp/main/install_ubuntu.py

# 运行安装脚本
python3 install_ubuntu.py

安装脚本会自动完成以下操作：

✅ 检查系统环境
✅ 安装必要的依赖
✅ 创建默认配置文件
✅ 配置Claude桌面版（如果已安装）
✅ 检查TCP设备

手动分步安装依赖

windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
MacOS
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

主要依赖uv工具，所以当python和uv以及Claude或Cline安装好后就可以了。

基本配置

在你的 MCP 客户端（如 Claude Desktop 或 Cline）配置文件中添加以下内容：注意：如果使用的自动安装那么会自动配置Calude Desktop无需此步。使用默认配置文件：

{
    "mcpServers": {
        "mcp2tcp": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "mcp2tcp"
            ]
        }
    }
}

注意：修改配置后需要重启Cline或者Claude客户端软件

配置TCP和命令：注意下面的配置默认为COM11 需要根据实际进行修改

# config.yaml
tcp:
  # TCP服务器配置
  remote_ip: "127.0.0.1"  # 远端IP地址
  port: 9999  # 端口号
  connect_timeout: 3.0  # 连接超时时间，单位为秒
  receive_timeout: 2.0  # 接收超时时间，单位为秒
  communication_type: "client"  # 通信类型，client或server
  response_start_string: "CMD"  # 可选，TCP应答的开始字符串，默认为OK

commands:
  # PWM控制命令
  set_pwm:
    command: "CMD_PWM {frequency}"  # frequency为0-100的整数，表示PWM占空比
    need_parse: false  # 不需要解析响应内容
    data_type: "ascii"  # 数据类型，ascii或hex
    parameters:
      - name: "frequency"
        type: "integer"
        description: "PWM frequency value (0-100)"
        required: true
    prompts:
      - "把PWM调到最大 (frequency=100)"
      - "把PWM调到最小 (frequency=0)"
      - "请将PWM设置为{frequency} (0-100的整数)"
      - "关闭PWM (frequency=0)"
      - "把PWM调到一半 (frequency=50)"

配置说明

配置文件位置

配置文件（config.yaml）可以放在位置：用户主目录（推荐个人使用）

# Windows系统
C:\Users\用户名\.mcp2tcp\config.yaml

# macOS系统
/Users/用户名/.mcp2tcp/config.yaml

# Linux系统
/home/用户名/.mcp2tcp/config.yaml

适用场景：个人配置
需要创建 .mcp2tcp 目录：
# Windows系统（在命令提示符中） mkdir "%USERPROFILE%\.mcp2tcp" # macOS/Linux系统 mkdir -p ~/.mcp2tcp

TCP配置命令配置进阶

在 config.yaml 中添加自定义命令：

使用真实TCP

# config.yaml
 # PICO信息查询命令
  get_pico_info:
    command: "CMD_PICO_INFO"  # 实际发送的命令格式，server会自动添加\r\n
    need_parse: true  # 需要解析响应内容
    data_type: "ascii"  # 数据类型，ascii或hex
    prompts:
      - "查询Pico板信息"
      - "显示开发板状态"

指定配置文件：比如指定加载Pico配置文件：Pico_config.yaml

{
    "mcpServers": {
        "mcp2tcp": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "mcp2tcp",
                "--config",
                "Pico"  //指定配置文件名，不需要添加_config.yaml后缀
            ]
        }
    }
}

为了能使用多个TCP，我们可以新增多个mcp2tcp的服务指定不同的配置文件名即可。如果要接入多个设备，如有要连接第二个设备：指定加载Pico2配置文件：Pico2_config.yaml

{
    "mcpServers": {
        "mcp2tcp2": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "mcp2tcp",
                "--config",
                "Pico2"  //指定配置文件名，不需要添加_config.yaml后缀
            ]
        }
    }
}

测试

在开始使用之前，建议先进行测试以确保一切正常工作。

1. 启动测试服务器

首先，启动测试目录下的 TCP 服务器来模拟硬件设备：

# 进入项目目录
cd tests

# 启动测试服务器
python tcp_server.py

服务器将在本地启动，监听端口 9999。你会看到类似这样的输出：

TCP server started on 127.0.0.1:9999
Waiting for connections...

启动客户端Claude 桌面版或Cline

从源码快速开始

从源码安装

# 通过源码安装：
git clone https://github.com/mcp2everything/mcp2tcp.git
cd mcp2tcp

# 创建虚拟环境
uv venv .venv

# 激活虚拟环境
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# Linux/macOS:
source .venv/bin/activate

# 安装开发依赖
uv pip install --editable .

如果使用真实TCP

# config.yaml
tcp:
  # TCP服务器配置
  remote_ip: "127.0.0.1"  # 远端IP地址
  port: 9999  # 端口号
  connect_timeout: 3.0  # 连接超时时间，单位为秒
  receive_timeout: 2.0  # 接收超时时间，单位为秒
  communication_type: "client"  # 通信类型，client或server
  response_start_string: "CMD"  # 可选，TCP应答的开始字符串，默认为OK

commands:
  # PWM控制命令
  set_pwm:
    command: "CMD_PWM {frequency}"  # frequency为0-100的整数，表示PWM占空比
    need_parse: false  # 不需要解析响应内容
    data_type: "ascii"  # 数据类型，ascii或hex
    parameters:
      - name: "frequency"
        type: "integer"
        description: "PWM frequency value (0-100)"
        required: true
    prompts:
      - "把PWM调到最大 (frequency=100)"
      - "把PWM调到最小 (frequency=0)"
      - "请将PWM设置为{frequency} (0-100的整数)"
      - "关闭PWM (frequency=0)"
      - "把PWM调到一半 (frequency=50)"

MCP客户端配置

在使用支持MCP协议的客户端（如Claude Desktop或Cline）时，需要在客户端的配置文件中添加以下内容：直接自动安装的配置方式源码开发的配置方式

使用默认演示参数：

{
    "mcpServers": {
        "mcp2tcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "你的实际路径/mcp2tcp",  // 例如: "C:/Users/Administrator/Documents/develop/my-mcp-server/mcp2tcp"
                "run",
                "mcp2tcp"
            ]
        }
    }
}

指定参数文件名

{
    "mcpServers": {
        "mcp2tcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "你的实际路径/mcp2tcp",  // 例如: "C:/Users/Administrator/Documents/develop/my-mcp-server/mcp2tcp"
                "run",
                "mcp2tcp",
                "--config", // 可选参数，指定配置文件名
                "Pico"  // 可选参数，指定配置文件名，不需要添加_config.yaml后缀
            ]
        }
    }
}

配置文件位置

配置文件（config.yaml）可以放在不同位置，程序会按以下顺序查找：

1. 当前工作目录（适合开发测试）

路径：./config.yaml
示例：如果你在 C:\Projects 运行程序，它会查找 C:\Projects\config.yaml
适用场景：开发和测试
不需要特殊权限

2. 用户主目录（推荐个人使用）

# Windows系统
C:\Users\用户名\.mcp2tcp\config.yaml

# macOS系统
/Users/用户名/.mcp2tcp/config.yaml

# Linux系统
/home/用户名/.mcp2tcp/config.yaml

适用场景：个人配置
需要创建 .mcp2tcp 目录：
# Windows系统（在命令提示符中） mkdir "%USERPROFILE%\.mcp2tcp" # macOS/Linux系统 mkdir -p ~/.mcp2tcp

3. 系统级配置（适合多用户环境）

# Windows系统（需要管理员权限）
C:\ProgramData\mcp2tcp\config.yaml

# macOS/Linux系统（需要root权限）
/etc/mcp2tcp/config.yaml

适用场景：多用户共享配置
创建目录并设置权限：
# Windows系统（以管理员身份运行） mkdir "C:\ProgramData\mcp2tcp" # macOS/Linux系统（以root身份运行） sudo mkdir -p /etc/mcp2tcp sudo chown root:root /etc/mcp2tcp sudo chmod 755 /etc/mcp2tcp

程序会按照上述顺序查找配置文件，使用找到的第一个有效配置文件。根据你的需求选择合适的位置：

开发测试：使用当前目录
个人使用：建议使用用户主目录（推荐）
多用户环境：使用系统级配置（ProgramData或/etc）

运行服务器：

# 确保已激活虚拟环境
.venv\Scripts\activate

# 运行服务器（使用默认配置config.yaml 案例中用的LOOP_BACK 模拟TCP，无需真实TCP和TCP设备）
uv run src/mcp2tcp/server.py
或
uv run mcp2tcp
# 运行服务器（使用指定配置Pico_config.yaml）
uv run src/mcp2tcp/server.py --config Pico
或
uv run mcp2tcp --config Pico

文档

This server cannot be installed

security - not tested

license - not tested

quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

A bridge connecting physical hardware with AI large language models through the Model Context Protocol (MCP), enabling natural language control of TCP devices.

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主要特性

支持的客户端

支持的 AI 模型

云端模型

本地模型

准备

快速开始

1. 安装

Windows用户

macOS用户

Ubuntu/Raspberry Pi用户

手动分步安装依赖

基本配置

配置说明

配置文件位置

TCP配置 命令配置进阶

测试

1. 启动测试服务器

启动客户端Claude 桌面版或Cline

从源码快速开始

MCP客户端配置

使用默认演示参数：

指定参数文件名

配置文件位置

1. 当前工作目录（适合开发测试）

2. 用户主目录（推荐个人使用）

3. 系统级配置（适合多用户环境）

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