HUTB 시뮬레이터의 MCP 구현

MCP를 기반으로 구현된 구현된 인간, 무인 차량, 드론과 대규모 언어 모델(LLM) 간의 상호작용.

🏗️ 프로젝트 아키텍처

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

1. 배포 및 실행

권장 하드웨어 및 소프트웨어

• Intel i7 9세대 - 11세대 이상 / AMD ryzen 9 이상

• 16GB 이상 RAM

• NVIDIA RTX 3070 이상

• Windows 10/11

mcp.bat 파일을 더블 클릭하여 시뮬레이터를 실행합니다(최초 실행 시 관련 의존성을 다운로드하므로 시간이 다소 소요될 수 있습니다).

1.1 일반적인 대화

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. 구현

2.1 대규모 언어 모델(LLM)

FastMCP 프레임워크 기반의 HUTB 지능형 어시스턴트 .

2.2 상호작용 강화

(구현 예정) 음성 인식 및 합성을 포함한 전체 워크플로우는 다음과 같습니다: 마이크 / 웹 브라우저, 음성 인식(방언, 노인 언어: PaddleSpeech), QWen/DeepSeek 대규모 언어 모델, 스트리밍 음성 합성 PP-TTS(음성 방송/시뮬레이터 모델 또는 실체 로봇 제어).

2.3 기타: 휴머노이드 로봇 시뮬레이션 환경 구축

3. 참고

• FastMCP 프레임워크 기반의 Github 어시스턴트

• carla-mcp

• 넷이즈 클라우드 뮤직 MCP 컨트롤러

• 로봇 본체 시뮬레이션 환경 사용 튜토리얼

• 로봇 본체 3D 모델

• 언리얼 엔진 기반의 PR2 로봇 통합 및 디버깅(OpenSim 모델링 기반)

• MuJoCo 및 실제 휴머노이드 로봇 보행 학습