Integracja MCP Servera GNURadio

Co robi MCP Server “GNURadio”?

GNURadio MCP Server to nowoczesny, rozbudowywalny serwer Machine Control Protocol (MCP) dla GNURadio, zaprojektowany do umożliwienia programowalnego, zautomatyzowanego i wspieranego przez AI tworzenia flowgraphów GNURadio. Serwer pozwala na integrację z dużymi modelami językowymi (LLM), frameworkami automatyzacji i niestandardowymi klientami, umożliwiając użytkownikom generowanie plików .grc oraz kontrolowanie workflow SDR (Software Defined Radio) na dużą skalę. Dzięki udostępnieniu solidnego API MCP, GNURadio MCP Server usprawnia prototypowanie SDR, pozwalając automatyzować tworzenie, modyfikację i walidację flowgraphów, co ogranicza ręczną pracę i liczbę potencjalnych błędów. Jego modułowa architektura ułatwia rozbudowę i dostosowanie, dzięki czemu jest cennym narzędziem dla deweloperów i badaczy pracujących z GNURadio.

Lista promptów

W dostępnych plikach ani README nie udokumentowano żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dokumentacji ani plikach repozytorium nie wymieniono żadnych szczególnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

README ani main.py nie zawierają jawnej listy narzędzi. Serwer umożliwia tworzenie i manipulację flowgraphami, ale szczegóły narzędzi nie są wyszczególnione.

Przykłady użycia tego MCP Servera

• Automatyczne tworzenie workflow SDR
  Programiści mogą programowo generować i modyfikować flowgraphy GNURadio, automatyzując powtarzalne zadania prototypowania SDR.
• Generowanie flowgraphów wspierane przez AI
  Integracja z LLM-ami i frameworkami automatyzacji umożliwia generowanie i modyfikację plików .grc przez AI.
• Integracja z niestandardowymi klientami
  Używaj interfejsu MCP do połączenia z własnymi narzędziami lub botami dla zaawansowanych zastosowań SDR.
• Walidacja i testowanie flowgraphów
  Programowa walidacja i testowanie flowgraphów z użyciem serwera pozwala na weryfikację poprawności i ograniczenie błędów.
• Modułowy rozwój SDR
  Rozszerzaj lub dostosowuj serwer pod specjalistyczne workflow SDR lub prace badawcze, wykorzystując jego modułową budowę.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Python >= 3.13, GNURadio (testowane z GNURadio Companion v3.10.12.0) oraz UV.
2. Sklonuj repozytorium:
   git clone https://github.com/yoelbassin/gr-mcp
3. Zainstaluj GNURadio według oficjalnej instrukcji.
4. Utwórz środowisko UV:

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

5. Dodaj serwer MCP do konfiguracji Windsurf:

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

6. Zapisz konfigurację i uruchom Windsurf.

Claude

1. Wymagania: Python >= 3.13, GNURadio, UV zainstalowane.
2. Sklonuj repozytorium i skonfiguruj jak wyżej.
3. Dodaj do konfiguracji Claude Desktop:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop.
5. Zweryfikuj połączenie na liście serwerów MCP.

Cursor

1. Zainstaluj Python >= 3.13, GNURadio i UV.
2. Sklonuj oraz zainicjuj repozytorium jak powyżej.
3. Zaktualizuj konfigurację Cursor:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Potwierdź aktywność serwera MCP.

Cline

1. Upewnij się, że wszystkie zależności (Python, GNURadio, UV) są zainstalowane.
2. Sklonuj i skonfiguruj GNURadio MCP Server.
3. Edytuj konfigurację Cline według poniższego przykładu:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź połączenie z serwerem.

Zabezpieczanie kluczy API

Jeśli musisz przekazać klucze API lub sekrety do MCP servera, użyj zmiennych środowiskowych w konfiguracji. Przykład:

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

Uwaga: Zamień "MY_SECRET_API_KEY" i wartość na odpowiednie dla twojego środowiska.

Jak używać tego MCP w flows

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow oraz połączenia go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zamienić "gr-mcp" na właściwą nazwę swojego MCP servera oraz podmienić URL na swój adres serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższej tabeli, GNURadio MCP Server oferuje solidną funkcjonalność podstawową i jasne instrukcje konfiguracji, jednak brakuje dokumentacji promptów, jawnych zasobów i narzędzi, co ogranicza jego rozbudowę i użyteczność „prosto z pudełka”. Ocena: 5/10.

Wynik MCP