HUTBシミュレーターのMCP実装

MCPに基づき、具身化された人間、無人車両、ドローンとの大規模言語モデル（LLM）による対話を実現します。

🏗️ プロジェクトアーキテクチャ

graph LR
    A[用户] --> B[人机界面：语音对话/键盘交互]
    B --> C[FastMCP 工具层]
    C --> D[HUTB 模拟器 API 客户端]
    C --> E[Deepseek AI]
    
    style B fill:#e1f5fe
    style C fill:#ccffcc
    style D fill:#fff3e0
    style E fill:#f3e5f5

Related MCP server: UnrealEngine Bridge

1. デプロイと実行

推奨されるハードウェアとソフトウェア

• Intel i7 第9世代 - 第11世代以降 / AMD Ryzen 9以降

• 16GB以上のメモリ

• NVIDIA RTX 3070以降

• Windows 10/11

mcp.bat をダブルクリックしてシミュレーターを起動します（初回起動時は関連する依存関係をダウンロードするため、しばらく時間がかかります）。

1.1 よくある対話

连接服务器
设置雨天天气条件
生成车辆
开启自动驾驶
生成行人（默认开启自由移动）
切换视角
切换第三人称视角ID
切换第一人称视角ID
切换旁观者视角
开启录制
结束录制

2. 実装

2.1 大規模言語モデル

FastMCPフレームワークに基づくHUTBインテリジェントアシスタント 。

2.2 インタラクションの強化

（実装予定）音声認識と合成を組み合わせたワークフローは、順に以下の通りです：マイク /Webブラウザ、音声 認識（方言、高齢者の言葉： PaddleSpeech ）、QWen/DeepSeek LLM、ストリーミング音声合成 PP-TTS （音声による読み上げ/シミュレーターのモデルや実体ロボットの制御）。

2.3 その他：人型ロボットシミュレーション環境の構築

3. 参考文献

• FastMCPフレームワークに基づくGithubアシスタント

• carla-mcp

• NetEase Cloud Music MCPコントローラー

• ロボット本体のシミュレーション環境使用チュートリアル

• ロボット本体の3Dモデル

• Unreal EngineベースのPR2ロボットの統合とデバッグ（OpenSim に基づくモデリング）

• MuJoCoと実在の人型ロボットの歩行学習