Intégration du serveur GNURadio MCP

Que fait le serveur “GNURadio” MCP ?

Le serveur GNURadio MCP est un serveur Machine Control Protocol (MCP) moderne et extensible pour GNURadio, conçu pour permettre la création de flowgraphs GNURadio de façon programmatique, automatisée et assistée par IA. Ce serveur permet l’intégration avec des Large Language Models (LLM), des frameworks d’automatisation et des clients personnalisés, offrant la possibilité de générer des fichiers .grc et de contrôler les workflows SDR (Software Defined Radio) à grande échelle. En exposant une API MCP robuste, le serveur GNURadio MCP rationalise le prototypage SDR, permettant d’automatiser la création, la modification et la validation de flowgraphs, réduisant ainsi les efforts manuels et les erreurs potentielles. Son architecture modulaire permet également une extension et une personnalisation aisées, en faisant un outil précieux pour les développeurs et chercheurs utilisant GNURadio.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est documenté dans les fichiers disponibles ou le README.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP spécifique n’est listée dans la documentation ou les fichiers du dépôt.

Liste des outils

Aucune liste d’outils explicite n’est fournie dans le README ou main.py. Le serveur permet la création et la manipulation de flowgraphs, mais les détails des outils ne sont pas précisés.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Création automatisée de workflows SDR
  Les développeurs peuvent générer et modifier de façon programmatique des flowgraphs GNURadio, automatisant les tâches répétitives de prototypage SDR.
• Génération de flowgraph assistée par IA
  Intégrez des LLM et des frameworks d’automatisation pour permettre la génération et la manipulation IA de fichiers .grc.
• Intégration de clients personnalisés
  Utilisez l’interface MCP pour connecter des outils ou bots personnalisés à des usages avancés SDR.
• Validation et test des flowgraphs
  Validez et testez programmatiquement les flowgraphs via le serveur, garantissant leur justesse et réduisant les erreurs.
• Développement SDR modulaire
  Étendez ou personnalisez le serveur pour des workflows SDR spécialisés ou la recherche, grâce à sa conception modulaire.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python >= 3.13, GNURadio (testé avec GNURadio Companion v3.10.12.0) et UV sont installés.
2. Clonez le dépôt :
   git clone https://github.com/yoelbassin/gr-mcp
3. Installez GNURadio en suivant les instructions officielles.
4. Configurez un environnement UV :

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

5. Ajoutez le serveur MCP à votre configuration Windsurf :

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

6. Sauvegardez la configuration et lancez Windsurf.

Claude

1. Prérequis : Python >= 3.13, GNURadio, UV installés.
2. Clonez et configurez comme ci-dessus.
3. Ajoutez ceci à votre configuration Claude Desktop :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Claude Desktop.
5. Vérifiez la connexion dans la liste des serveurs MCP.

Cursor

1. Installez Python >= 3.13, GNURadio et UV.
2. Clonez et initialisez le dépôt comme ci-dessus.
3. Mettez à jour votre configuration Cursor :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Cursor.
5. Confirmez que le serveur MCP est actif.

Cline

1. Vérifiez que toutes les dépendances (Python, GNURadio, UV) sont installées.
2. Clonez et configurez le serveur GNURadio MCP.
3. Modifiez la configuration de Cline comme suit :

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

4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cline.
5. Vérifiez la connectivité du serveur.

Sécurisation des clés API

Si vous avez besoin de transmettre des clés API ou des secrets au serveur MCP, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration. Par exemple :

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

Remarque : Remplacez "MY_SECRET_API_KEY" et la valeur selon votre environnement.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer "gr-mcp" par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les tableaux ci-dessus, le serveur GNURadio MCP offre des fonctionnalités de base solides et des instructions d’installation claires, mais il manque de documentation sur les prompts, les ressources explicites et les outils, ce qui limite son extensibilité et son utilisation clé en main. Note : 5/10.

Score MCP