GNURadio MCP Server Integration

Was macht der „GNURadio“ MCP Server?

Der GNURadio MCP Server ist ein moderner, erweiterbarer Machine Control Protocol (MCP) Server für GNURadio, entwickelt, um die programmatische, automatisierte und KI-gestützte Erstellung von GNURadio-Flowgraphs zu ermöglichen. Dieser Server erlaubt die Integration mit Large Language Models (LLMs), Automatisierungs-Frameworks und eigenen Clients, sodass Nutzer .grc-Dateien generieren und SDR-(Software Defined Radio)-Workflows im großen Maßstab steuern können. Durch eine leistungsfähige MCP-API beschleunigt der GNURadio MCP Server das SDR-Prototyping, indem er das Erstellen, Modifizieren und Validieren von Flowgraphs automatisiert und so manuellen Aufwand und potenzielle Fehlerquellen reduziert. Seine modulare Architektur ermöglicht darüber hinaus einfache Erweiterbarkeit und Anpassung, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug für Entwickler und Forschende im GNURadio-Umfeld macht.

Liste der Prompts

In den verfügbaren Dateien oder im README sind keine Prompt-Vorlagen dokumentiert.

Liste der Ressourcen

In der Dokumentation oder den Repository-Dateien werden keine spezifischen MCP-Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

Im README oder in main.py ist keine explizite Tool-Liste angegeben. Der Server ermöglicht die Erstellung und Bearbeitung von Flowgraphs, aber Tool-Details sind nicht ausgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte SDR-Workflow-Erstellung
  Entwickler können GNURadio-Flowgraphs programmatisch generieren und anpassen und so wiederkehrende SDR-Prototyping-Aufgaben automatisieren.
• KI-gestützte Flowgraph-Generierung
  Integration mit LLMs und Automatisierungs-Frameworks zur KI-basierten Generierung und Manipulation von .grc-Dateien.
• Integration eigener Clients
  Die MCP-Schnittstelle kann genutzt werden, um eigene Tools oder Bots für fortgeschrittene SDR-Anwendungen anzubinden.
• Validierung und Test von Flowgraphs
  Flowgraphs können mit Hilfe des Servers programmatisch validiert und getestet werden, um Korrektheit zu gewährleisten und Fehler zu reduzieren.
• Modulare SDR-Entwicklung
  Durch das modulare Design kann der Server für spezielle SDR-Workflows oder Forschungszwecke erweitert oder angepasst werden.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python >= 3.13, GNURadio (getestet mit GNURadio Companion v3.10.12.0) und UV installiert sind.
2. Repository klonen:
   git clone https://github.com/yoelbassin/gr-mcp
3. Installieren Sie GNURadio gemäß den offiziellen Anweisungen.
4. UV-Umgebung einrichten:

   cd gr-mcp
   uv venv --system-site-packages
   

5. Fügen Sie den MCP-Server zu Ihrer Windsurf-Konfiguration hinzu:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

6. Konfiguration speichern und Windsurf starten.

Claude

1. Voraussetzungen: Python >= 3.13, GNURadio, UV installiert.
2. Wie oben klonen und einrichten.
3. Folgendes zu Ihrer Claude Desktop-Konfiguration hinzufügen:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

4. Speichern und Claude Desktop neu starten.
5. Verbindung in der MCP-Server-Liste prüfen.

Cursor

1. Installieren Sie Python >= 3.13, GNURadio und UV.
2. Repository wie oben klonen und initialisieren.
3. Aktualisieren Sie Ihre Cursor-Konfiguration:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Prüfen Sie, ob der MCP-Server aktiv ist.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass alle Abhängigkeiten (Python, GNURadio, UV) installiert sind.
2. Klonen und richten Sie den GNURadio MCP Server ein.
3. Bearbeiten Sie die Cline-Konfiguration wie folgt:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

4. Änderungen speichern und Cline neu starten.
5. Server-Konnektivität prüfen.

API-Keys absichern

Falls Sie API-Keys oder Secrets an den MCP-Server übergeben müssen, verwenden Sie Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration. Beispiel:

"mcpServers": {
  "gr-mcp": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/gr-mcp",
      "run",
      "main.py"
    ],
    "env": {
      "MY_SECRET_API_KEY": "your_api_key_here"
    },
    "inputs": {}
  }
}

Hinweis: Ersetzen Sie "MY_SECRET_API_KEY" und den Wert nach Bedarf für Ihre Umgebung.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow einzubinden, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

{
  "gr-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, "gr-mcp" durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzugeben.

Übersicht

Basierend auf obiger Tabelle bietet der GNURadio MCP Server solide Kernfunktionen und klare Setup-Anleitungen, aber es fehlen Dokumentation zu Prompts, explizite Ressourcen und Tools, was seine Erweiterbarkeit und Nutzbarkeit out-of-the-box einschränkt. Bewertung: 5/10.

MCP Score