Agent2Canoe MCP Server
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Agent2Canoe MCP Servercheck CANoe status and list all networks"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
为什么是 Agent2Canoe
传统 CANoe 自动化解决了“脚本如何调用工具”,Agent2Canoe 进一步解决“AI 如何理解工程、约束操作并证明结果”。
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v0.2.0 能做什么
能力域 | 已集成能力 | 可用入口 |
CANoe 会话 | 打开/附着配置、启动/停止测量、恢复与退出 | Python · REST · MCP |
工程能力发现 | 网络、数据库、信号、系统变量、诊断、测试、CAPL | REST · MCP |
网络管理 | 列出、新增、移除网络,配置软件通道并校验安全前提 | Python · REST · MCP |
测试结果统计 | 用例快照、通过/失败/其他数量、通过率、报告路径 | Python |
AI 安全编排 | 计划预览、能力校验、显式确认、dry-run、结构化结果 | REST · MCP |
硬件映射审计 | 检查 Windows、位宽、XL Driver DLL 和开放阻塞项 | Python · REST · MCP |
硬件安全边界
v0.2.0 的物理硬件通道写映射仍保持关闭。该能力依赖可审计的 Vector XL Driver SDK 来源、ABI/位宽验证以及真实 VN 设备回归;当前版本只提供只读前提审计,不打包第三方二进制。
AI 执行闭环
AI 不应直接把一句自然语言变成不可见的 COM 调用。Agent2Canoe 将工作拆成可检查的步骤:
读取
canoe_status,确认会话与测量状态。调用
describe_agent_capabilities,了解接口、约束和确认策略。调用
discover_capabilities,发现当前工程真正存在的对象。使用
plan_task将自然语言转换为确定性执行计划。用户确认带副作用的步骤;只读操作无需额外授权。
调用
execute_plan,按安全边界执行。根据结构化返回值复核实际状态、统计与证据。
快速开始
1. 准备环境
Agent2Canoe 运行于 Windows。真实自动化需要本机已安装并获得许可的 Vector CANoe; 没有 CANoe 时仍可使用 Mock 后端开发和验证 AI 工作流。
git clone https://github.com/suzike/Agent2Canoe.git
cd Agent2Canoe
uv sync --all-extras2. 用 Python 控制 CANoe
from agent2canoe import Agent2Canoe
canoe = Agent2Canoe()
canoe.open(r"C:\work\demo.cfg")
canoe.start_measurement()
for network in canoe.list_networks():
print(network)
canoe.stop_measurement()3. 不连接 CANoe 先验证
# 查看命令行入口
uv run agent2canoe --version
# 启动 Mock REST 服务
uv run agent2canoe-api --mock --port 8765
# 启动 Mock MCP 服务
uv run agent2canoe-mcp --mockAI / MCP 接入
Claude Code、Codex 或其他支持 MCP 的客户端可通过 stdio 启动 Agent2Canoe:
{
"mcpServers": {
"Agent2Canoe": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\path\\to\\Agent2Canoe",
"run",
"agent2canoe-mcp"
]
}
}
}MCP 工具一览
工具组 | 代表工具 | 用途 |
状态与发现 |
| 建立真实工程上下文 |
计划与执行 |
| 预览、确认并执行自然语言任务 |
网络管理 |
| 管理网络及软件通道 |
工程操作 | 信号、系统变量、诊断、测试相关工具 | 驱动具体 CANoe 工作 |
硬件审计 |
| 只读检查硬件映射开放前提 |
完整配置、确认语义和调用示例参见 AI 智能体集成指南。
REST API
uv run agent2canoe-api --mock --port 8765方法 | 路径 | 用途 |
|
| 返回 AI 能力、约束与接口清单 |
|
| 发现当前 CANoe 工程对象 |
|
| 由自然语言或结构化任务生成计划 |
|
| 在确认策略约束下执行计划 |
|
| 网络管理 |
|
| 只读硬件映射前提审计 |
直接写操作缺少确认时返回 HTTP 428,计划执行则按步骤 ID 确认。
项目结构
Agent2Canoe/
├─ src/
│ ├─ agent2canoe/ # 新品牌公共入口
│ └─ py_canoe/ # CANoe 实现与兼容层
│ └─ automation/ # 发现、计划、安全、REST、MCP、硬件审计
├─ tests/ # 单元、Mock 与自动化接口测试
├─ integration_test/ # 需真实 CANoe 许可的集成测试
├─ docs/ # 指南、审计与 API 文档
└─ demo/ # 示例工程与脚本v0.2.0 的首选导入路径是 agent2canoe。底层 py_canoe 暂作为兼容层保留,
已有脚本可渐进迁移;新的 CLI、发布包、文档和 MCP 标识统一使用 Agent2Canoe。
开发与质量门禁
uv run ruff check src/agent2canoe src/py_canoe/automation tests
uv run pytest -q
uv build
uv run mkdocs build --strict真实 CANoe 集成测试不会默认执行,需显式设置:
$env:AGENT2CANOE_RUN_INTEGRATION = "1"
uv run pytest integration_test -m integration当前基线 | 结果 |
默认测试套件 | 276 passed · 27 skipped |
Python 3.10 自动化子集 | 27 passed |
文档严格构建 | 通过 |
Wheel 隔离安装与导入 | 通过 |
以上为 v0.2.0 本地基线结果;最新状态以 GitHub Actions 为准。
版本路线
版本 | 主题 | 状态 |
| 本地工程基线、基础自动化与中文文档 | ✅ 已完成 |
| Agent2Canoe 品牌、测试统计、网络管理、AI 发现与 MCP | 🚧 集成开发线 |
| 硬件实验台验证、策略扩展、可观测性与工程模板 | 🧭 规划中 |
进一步的风险、技术债与能力增强建议见 v0.2.0 工程审计 和 硬件通道映射独立审计。
文档导航
许可证
Agent2Canoe 采用 MIT License。Vector、CANoe 及相关产品名称归其各自权利人所有; 本项目不随包分发 CANoe、Vector SDK 或驱动二进制文件。
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
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