ROS-MCP-Server 是一个开源项目，实现了大语言模型与机器人操作系统之间的双向集成。它通过 MCP 协议与 LLM 端通信，通过 rosbridge WebSocket 协议连接 ROS 系统，充当协议翻译层。
ROS-MCP-Server 采用三层架构设计：
服务器注册了以下工具类别：
| 类别 | 工具函数 | 功能说明 |
|---|---|---|
| Topic 工具 | list_topics()、get_topic_type()、subscribe_to_topic()、publish_once() | 发现和操作 ROS 主题 |
| Service 工具 | list_services()、get_service_type()、call_service() | 枚举和调用 ROS 服务 |
| Parameter 工具 | get_param()、set_param()、list_params() | 读写 ROS 参数服务器 |
| System 工具 | connect_to_robot()、test_connectivity() | 连接管理和网络检测 |
| Action 工具 | Action 相关工具函数 | ROS action 支持 |
| Node 工具 | 节点相关工具函数 | 列出和检查运行中的节点 |
| Image 工具 | 图像相关工具函数 | 捕获和分析摄像头画面 |
| Robot Config 工具 | 配置相关工具函数 | 获取机器人规格信息 |
| 组件 | 文件 | 功能 |
|---|---|---|
| FastMCP 服务器 | server.py / ros_mcp/main.py | 主 MCP 服务器进程，工具注册和 LLM 通信，支持 stdio/http/streamable-http 传输 |
| WebSocket 管理器 | utils/websocket_manager.py | 管理 rosbridge WebSocket 连接和消息序列化 |
| 网络工具 | utils/network_utils.py | 连通性测试，提供 ping_ip_and_port() 函数 |
| 工具注册 | ros_mcp/tools/__init__.py | 按类别注册所有 ROS MCP 工具 |
| 图像处理 | utils/websocket.py | 解析 ROS 图像消息（支持 CompressedImage 和原始图像格式） |
使用 uv 包管理器快速配置 Claude Code：
# 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 添加 MCP 服务器到 Claude Code
claude mcp add ros-mcp -- uvx ros-mcp --transport=stdio支持的其他客户端包括：
| 客户端 | 说明 |
|---|---|
| Codex CLI | OpenAI 的 CLI 代理 |
| Gemini CLI | Google 的 CLI |
| Claude Desktop | Anthropic 桌面应用 |
| ChatGPT | OpenAI 桌面应用 |
| Cursor | AI 增强 IDE |
在机器人端安装并启动 rosbridge_server：
# 安装 rosbridge（以 ROS2 Jazzy 为例）
sudo apt update
sudo apt install ros-jazzy-rosbridge-server
# 启动 rosbridge（同时启动 rosapi）
source /path/to/ros_ws/install/setup.bash
ros2 launch rosbridge_server rosbridge_websocket_launch.xml重要提醒
ros2 run，否则所有 introspection 工具将因 “Service does not exist” 错误而失败。建议安装 ros-<distro>-rosbridge-suite 元包。ROS1 启动命令：
roslaunch rosbridge_server rosbridge_websocket.launch在 AI 客户端中输入以下指令即可连接：
Connect to the robot at <robot-ip>连接后可尝试探索 ROS 系统：
What topics and services are available on the robot?除核心服务器外，项目还提供了完整的 RobotMCP 平台。平台由三层组成：Server（托管 MCP 端点）、Modules（提供工具的插件包）和 Cloud（云服务处理初始设置）。
基于 FastAPI 的 MCP 服务器，运行在本地或机器人上：
| 端点 | 传输方式 | 说明 |
|---|---|---|
POST /mcp | Streamable HTTP | 主 MCP 端点（推荐） |
GET /sse | SSE | 旧版端点（即将弃用） |
GET / | HTTP | 服务器信息 |
核心功能：
.gitmodules，读取各模块的 pyproject.toml，自动安装依赖并调用模块的 register() 函数{your-robot}.robotmcp.ai，无需端口转发或防火墙更改作为默认内置模块，提供全面的 ROS 工具集：
| 类别 | 能力 |
|---|---|
| Topics | 发布消息、订阅流、列出可用 topic |
| Services | 调用任意服务（含自定义类型） |
| Parameters | 读写 ROS 参数 |
| Nodes | 列出和检查运行中的节点 |
| Actions | ROS action 支持 |
| Images | 捕获和分析摄像头画面 |
| Connection | 管理 rosbridge 连接 |
| Robot config | 获取机器人规格信息 |
此外还注册了 resource（主题定义、服务模式、类型文档）和 prompt（数据分析、调试、机器人交互的系统提示词）。
模块为插件包，通过 integration.py 中的 register() 函数向服务器注册工具。
my-module/
├── pyproject.toml # 包名和依赖
└── my_module/
├── __init__.py
└── integration.py # register(mcp, **kwargs) 函数
# pyproject.toml 示例
[project]
name = "my-module"
version = "0.1.0"
dependencies = ["fastmcp>=2.0.0"]
[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"
# integration.py 示例
from fastmcp import FastMCP
def register(mcp: FastMCP, **kwargs) -> None:
@mcp.tool()
def my_tool(param: str) -> str:
"""Description of what this tool does."""
return f"Result: {param}"添加模块到服务器：
robotmcp-server add https://github.com/robotmcp/test-mcp-server.git
位于 app.robotmcp.ai 的轻量级云服务，仅参与以下初始设置：