介绍

Model Context Protocol（MCP）代表了AI系统集成的重大突破，使AI助手能够通过标准化接口与外部工具和服务进行交互。当应用于工业机器人技术时，MCP改变了我们控制Universal Robot的方式，允许使用自然语言命令安全高效地控制复杂的机器人系统。

本教程将指导您设置和使用Universal Robot MCP服务器，使Claude、ChatGPT和其他MCP兼容客户端等AI助手能够通过简单的对话命令控制UR机器人。您将学习安装、配置、基本操作和高级安全功能。

系统要求：

  • 搭载Python 3.8+的计算机（Windows、macOS或Linux）
  • MCP兼容客户端（LM Studio、VS Code + Cline、Cursor或Zed）
  • Universal Robot（UR3/UR5/UR10/UR16/UR20/UR30）或仿真环境
  • 计算机与机器人之间的网络连接
  • 对机器人安全程序的基本了解

注意： Universal Robot MCP服务器目前正在积极开发和测试中。在生产系统中使用时请谨慎操作。

Github Repository
PyPI Package

Model Context Protocol

Model Context Protocol（MCP）是Anthropic开发的开放标准，用于将AI助手连接到外部数据源和工具。MCP不需要为每个系统创建自定义集成，而是提供了一个通用协议，使AI模型能够安全访问内容存储库、商业工具和开发环境。

将MCP视为一个标准化的桥梁，允许AI助手摆脱信息孤岛并访问真实世界的数据。对于机器人应用，这意味着AI可以直接控制Universal Robot等物理系统，同时在不同工具和数据集之间维持上下文。

Introducing the Model Context Protocol

Universal Robot MCP

Universal Robot MCP服务器是一个专门的实现，用于连接AI助手和Universal Robot工业机械臂。该服务器提供安全的实时控制功能，同时维持工业自动化所需的安全标准。

主要特性：

  • 机器人连接管理：建立和维持与UR机器人的稳定连接
  • 实时状态监控：跟踪关节位置、姿态和系统健康状况
  • 运动控制：精确执行关节和直线运动
  • 安全集成：内置碰撞检测和运动验证
  • 仿真模式：在无物理硬件情况下测试机器人程序

可用的MCP工具：

  • connect_robot - 建立与Universal Robot的连接
  • disconnect_robot - 安全断开与机器人的连接
  • get_robot_status - 获取当前机器人状态和位置
  • move_robot_joints - 控制单个关节角度
  • move_robot_linear - 执行笛卡尔坐标运动

服务器支持所有Universal Robot型号（UR3、UR5、UR10、UR16、UR20、UR30），并与UR软件版本3.0及以上保持兼容。

步骤1：安装MCP客户端

您需要一个MCP兼容客户端来与Universal Robot MCP服务器通信。有以下几种选择（排名不分先后）：

LM Studio

具有原生MCP支持（v0.3.17+）的免费本地AI应用程序。

  1. 从lmstudio.ai下载
  2. 安装并启动应用程序
  3. MCP支持是内置的

LM Studio MCP文档

VS Code

微软支持MCP的开发环境。

  1. 安装Visual Studio Code
  2. 通过设置配置MCP服务器
  3. 与GitHub Copilot或其他AI扩展程序一起使用

VS Code MCP文档

Cline

具有MCP集成的AI编程助手扩展。

  1. 从cline.bot下载
  2. 作为VS Code扩展安装或使用独立版本
  3. 通过扩展设置配置MCP服务器

Cline MCP文档

Cursor

支持MCP的AI代码编辑器。

  1. 从cursor.com下载
  2. 创建账户（有免费套餐）
  3. 在设置 > 功能 > MCP中配置MCP

Cursor MCP文档

OpenCode

具有MCP集成的基于终端的AI编程助手。

  1. 从opencode.ai下载
  2. 支持多种AI模型（OpenAI、Claude、Gemini）
  3. 通过配置文件设置MCP服务器

OpenCode MCP文档

Zed

具有基本MCP支持的开源编辑器。

  1. 从zed.dev下载
  2. 目前支持提示模板
  3. 完整工具支持正在开发中

Zed MCP文档

Claude Desktop

Anthropic官方桂面应用，具有原生MCP支持。

  1. 从claude.ai/desktop下载
  2. MCP功能需要Claude Pro订阅
  3. 通过应用设置配置MCP服务器

选择适合您工作流的客户端，然后进入下一步。

步骤2：（可选）安装uv

根据您选择的配置方法，您可能需要安装其他工具：

如果您想使用uvx（隔离执行）：

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# On macOS and Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# On Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
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# With Homebrew (macOS only)
# First install Homebrew if you don't have it:
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
# Then install uv:
brew install uv
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# With pip
pip install uv

# With pipx
pipx install uv

如果您想使用pip方法：

确保您已安装Python 3.8+和pip。无需其他安装。

更新uv（如果通过独立安装程序安装）：

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uv self update

uvx包含在uv中，提供隔离Python包执行。

Get Homebrew | uv official repository

步骤3：配置Universal Robot MCP

现在在您选择的MCP客户端中配置Universal Robot MCP服务器：

  1. Open LM Studio and go to the Program tab
  2. Click Install > Edit mcp.json to open the configuration file
  3. Add the Universal Robot MCP server configuration:
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{
  "mcpServers": {
    "universal-robot": {
      "command": "uvx",
      "args": ["universal-robot-mcp"]
    }
  }
}
  1. Create a .vscode/mcp.json file in your workspace, or
  2. Run “MCP: Open User Configuration” for global setup
  3. Add the server configuration:
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{
  "servers": {
    "universal-robot": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "universal-robot-mcp"
      ]
    }
  }
}
  1. Click the MCP Servers icon in Cline
  2. Click “Configure MCP Servers”
  3. Add the server configuration:
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{
  "mcpServers": {
    "universal-robot": {
      "command": "uvx",
      "args": ["universal-robot-mcp"]
    }
  }
}
  1. Go to Settings > Features > MCP
  2. Click “Add Custom MCP” or edit the mcp.json file
  3. Add the configuration:
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{
  "mcpServers": {
    "universal-robot": {
      "command": "uvx",
      "args": ["universal-robot-mcp"]
    }
  }
}
  1. Edit your OpenCode config file
  2. Add under the mcp section:
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{
  "mcp": {
    "universal-robot": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "universal-robot-mcp"
      ]
    }
  }
}
  1. Open Claude Desktop settings
  2. Navigate to MCP configuration
  3. Add the server:
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{
  "mcpServers": {
    "universal-robot": {
      "command": "uvx",
      "args": ["universal-robot-mcp"]
    }
  }
}

配置选项：

您可以在两种方法中选择：

  1. uvx方法（使用上述配置）
  2. pip方法 - 将命令替换为：
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"command": "python",
"args": [
  "-m",
  "universal_robot_mcp.server"
]

注意：pip方法需要使用pip install universal-robot-mcp预先安装。

可选配置：

要指定自定义机器人IP地址，请在配置中添加env部分：

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{
  "command": "uvx",
  "args": [
    "universal-robot-mcp"
  ],
  "env": {
    "ROBOT_IP": "192.168.1.100"
  }
}

将192.168.1.100替换为您朼器人的实际IP地址。如果未指定，服务器将使用默认IP 192.168.1.100。

下一步：

  • 保存配置文件
  • 重启您的MCP客户端
  • Universal Robot MCP服务器将作为工具可用

步骤4：基本使用

配置完成后，您可以开始通过自然语言命令控制Universal Robot：

连接您的朼器人：

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"连接到IP地址192.168.1.100的朼器人"

基本命令：

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"朼器人的当前状态是什么？"
"将关节1移动到45度"
"将朼器人移动到位置x=0.3，y=0.2，z=0.5"
"将机器人返回到主位置"
"立即停止机器人"

连接到不同系统：

  • 真实机器人：使用机器人的实际IP地址
  • URSim仿真器：使用127.0.0.1或localhost
  • Polyscope：在安装 > 常规中检查机器人的IP

示例：

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您："连接到Universal Robot"
AI：✅ 连接成功。机器人已准备好。

您："向上移动5厘米"
AI：✅ 移动完成。

Universal Robot MCP Usage

与其他MCP服务器的集成：

Universal Robot MCP服务器可以与同一客户端中的其他MCP服务器一起使用。例如，您可以将其与文件系统工具、网络爬虫或数据库连接器相结合，创建强大的自动化工作流：

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"用相机MCP服务器拍照，然后移动机器人检查零件"
"读取CSV文件并将机器人移动到列出的每个坐标"
"获取当前时间并相应地安排机器人运动"

总结

您已成功学会了如何设置和使用Universal Robot MCP服务器，通过AI助手控制UR机器人。这种集成能够在保持安全标准和精度的同时，实现对工业机器人的自然语言控制。

主要优势：

  • 通过AI助手进行自然语言机器人控制
  • 跨不同开发环境的多客户端支持
  • 为工业应用内置的安全功能
  • 与其他MCP服务器的无缝集成

下一步：

  • 通过对话式AI探索高级机器人编程
  • 通过额外的MCP服务器与视觉系统和传感器结合
  • 使用自然语言命令开发自定义自动化工作流

资源：

Universal Robot MCP服务器代表了人机交互的未来，复杂的工业自动化通过简单的对话变得可及。今天就开始用您的UR机器人进行实验，发现AI驱动自动化的新可能性。