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Glama

Œil dans l'atelier — Serveur MCP

Serveur MCP (Model Context Protocol) qui expose les 4 ESP32-CAM de l'atelier à Claude Code via stdio.

Installation

cd ~/projets/oeil-atelier-mcp
# (placer oeil_mcp_server.py et requirements.txt ici)

# Environnement virtuel Python (recommandé pour ne pas polluer le système)
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Test manuel (vérifier que les imports passent)

source .venv/bin/activate
python3 -c "import mcp, httpx; print('OK')"

Déclaration dans Claude Code

Claude Code utilise un fichier de configuration pour déclarer les serveurs MCP.

claude mcp add oeil-atelier \
  /home/ch/projets/oeil-atelier-mcp/.venv/bin/python3 \
  /home/ch/projets/oeil-atelier-mcp/oeil_mcp_server.py

(Ajustez les chemins selon votre installation réelle.)

Outils exposés

  • list_cameras() : statut des 4 cams (en ligne / RSSI / uptime / LED)

  • get_camera_snapshot(camera_number) : photo instantanée d'une cam (1 à 4)

  • get_camera_status(camera_number) : statut technique détaillé

  • set_camera_led(camera_number, state) : on / off / toggle de la LED flash

Utilisation dans Claude Code

> Liste mes caméras d'atelier
> Regarde la cam-2 et dis-moi ce que tu vois
> Allume la LED de cam-3, attends 2s, puis prends un snapshot, puis éteins la LED

Dépannage

Logs du serveur : tout est écrit sur stderr (préfixe [oeil-mcp]). Visibles dans Claude Code via le panneau MCP, ou en lançant le serveur manuellement pour test.

mDNS qui ne répond pas : vérifier que avahi-daemon tourne :

systemctl status avahi-daemon
avahi-resolve -n cam-1.local

En dernier recours, remplacer cam-{}.local par les IP directes dans le code (constante CAMERA_HOSTNAME).

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/SierraCharlie56/oeil-atelier-mcp'

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