GNURadio MCPサーバー統合

「GNURadio」MCPサーバーは何をするもの？

GNURadio MCPサーバーは、GNURadio向けの最新かつ拡張性の高いマシンコントロールプロトコル（MCP）サーバーです。プログラムによる自動化やAI駆動のGNURadioフローグラフ作成を可能にします。このサーバーは大規模言語モデル（LLM）、自動化フレームワーク、カスタムクライアントとの統合を実現し、.grcファイルの生成やSDR（ソフトウェア無線）ワークフローの大規模管理を可能にします。堅牢なMCP APIを提供し、フローグラフの自動生成・修正・検証を効率化して、手作業の負担やエラーを削減します。モジュール構造により、拡張やカスタマイズも容易で、GNURadioを用いる開発者や研究者にとって有用なツールです。

プロンプト一覧

利用可能なファイルやREADMEにはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

ドキュメントやリポジトリファイルに特定のMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

READMEやmain.pyには明示的なツールリストはありません。サーバーはフローグラフの作成・操作を可能にしますが、ツールの詳細は明記されていません。

このMCPサーバーのユースケース

• SDRワークフローの自動生成
  開発者はGNURadioフローグラフをプログラムで生成・修正でき、繰り返しのSDRプロトタイピング作業を自動化できます。
• AI駆動によるフローグラフ生成
  LLMや自動化フレームワークと連携し、AIベースの.grcファイル生成・操作を実現します。
• カスタムクライアントとの連携
  MCPインターフェースでカスタムツールやボットと連携し、高度なSDR用途に対応します。
• フローグラフの検証・テスト
  サーバーを使いフローグラフの検証やテストを自動化し、正確性とエラー削減を図れます。
• モジュラー型SDR開発
  モジュール設計を活かし、専門的なSDRワークフローや研究向けにサーバーを拡張・カスタマイズ可能です。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python >= 3.13、GNURadio（GNURadio Companion v3.10.12.0で検証済み）、UVをインストールしてください。
2. リポジトリをクローン:
   git clone https://github.com/yoelbassin/gr-mcp
3. 公式手順に従いGNURadioをインストールします。
4. UV環境をセットアップ:

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

5. MCPサーバーをWindsurfの設定に追加:

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

6. 設定を保存し、Windsurfを起動します。

Claude

1. 必要条件：Python >= 3.13、GNURadio、UVをインストール。
2. 上記と同様にクローン・セットアップ。
3. Claude Desktopの設定に以下を追加:

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

4. 保存してClaude Desktopを再起動。
5. MCPサーバーリストで接続を確認してください。

Cursor

1. Python >= 3.13、GNURadio、UVをインストール。
2. 上記と同様にリポジトリをクローン・初期化。
3. Cursorの設定を更新:

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

4. 保存してCursorを再起動。
5. MCPサーバーが稼働していることを確認します。

Cline

1. すべての依存関係（Python、GNURadio、UV）がインストールされていることを確認。
2. GNURadio MCPサーバーをクローン・セットアップ。
3. Clineの設定を以下のように編集:

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

4. 変更を保存し、Clineを再起動。
5. サーバー接続を確認してください。

APIキーのセキュアな管理

MCPサーバーにAPIキーやシークレットを渡す場合は、設定で環境変数を利用しましょう。例:

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

注: "MY_SECRET_API_KEY"や値は適宜ご利用の環境に合わせて変更してください。

フロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定欄に以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはMCPのすべての機能をツールとして利用できるようになります。"gr-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLへ変更してください。

概要

上記一覧から、GNURadio MCPサーバーは堅実な基本機能と明瞭なセットアップ手順を持っていますが、プロンプト・明示的リソース・ツールのドキュメントが不足しており、拡張性と即時の使いやすさにはやや課題があります。評価: 5/10。

MCPスコア