MCP-Server-Integration
Verbinden Sie CenterOS mit Claude Code, Claude Desktop, Cursor und Windsurf über MCP (Modell Context Protocol).
Auf dieser Seite
- Was ist MCP
- [Installation]
- Ich habe es nicht getan.
- [Claude Code]
- [Cursor / Windsurf]
- [Umweltvariablen]
- [Zurückführbare Werkzeuge]
- [Ressourcen]
- [Beispiel-Arbeitsflüsse]
- [Entwicklung]
- Ich bin nicht hier .
Agent & Dev-Zugriff
- [Übersicht über den Zugang zu Agenten]
- [Plattform API Referenz]
- [CLI-Leitfaden]
- [MCP-Integration]
- Ich bin nicht hier .
Siehe auch
- [← Alle Wiki-Artikel]
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Integrations-MCP-Protokoll
Verbinden Sie CenterOS mit Claude Code, Claude Desktop, Cursor und Windsurf. Alle 31 Plattformaktionen werden automatisch zu KI-Tools.
Aktualisiert April 2026
Was ist MCP
**Modell Context Protocol (MCP) ** ist ein offener Standard, mit dem KI-Assistenten sich mit externen Datenquellen und Tools verbinden können. Anstatt Daten zwischen Ihrer Plattform und Ihrem KI-Tool manuell zu kopieren, lässt MCP den Assistenten Plattformaktionen direkt anrufen - Datensätze auflisten, Schulungsjobs erstellen, Modelle bereitstellen - alles durch natürliche Sprache.
Der
Null-Konfigurationswerkzeuge: Der Server entdeckt bei dem Start dynamisch Aktionen aus dem Backend. Wenn neue Aktionen der Plattform hinzugefügt werden, nimmt der MCP-Server beim Neustart diese automatisch ab - keine Hardcoded-Tool-Definitionen.
Installation
Schell Kopieren
# Von PyPI $ Pip Installation von Centeros-Mcp
# Oder direkt mit uvx ausführen (keine Installation erforderlich) $ uvx centeros-mcp
# Aus der Quelle $ cd furchtlos-Plattform/centeros-mcp
- Ein Einbau von Pip .
Voraussetzungen
Sie benötigen ein Personal Access Token (PAT) von der Plattform. Erstellen Sie ein mit der CenterOS CLI oder vom Plattform-Dashboard:
Schell Kopieren
$ centeros pat erstellen --name "mcp-server" --scopes "*"
- PAT wurde erstellt: frl_abc123...
Claude Desktop
Fügen Sie folgende Daten zu Ihrer Claude Desktop-Konfigurationsdatei hinzu:
- ** macOS:**
T2 - Winster:
T3
Json Kopie
Ich bin nicht hier . "mcpServers": { "centeros": { "Befehl": "uvx", "args": ["--von", "centeros-mcp", "centeros-mcp"], "env": { "CENTEROS_TOKEN": "From hier" Ich bin nicht ein Schwein . Ich bin nicht ein Schwein . Ich bin nicht ein Schwein . Ich bin nicht ein Schwein .
Neustart Claude Desktop. Die CenterOS-Tools erscheinen im Tool-Menü.
Claude Code
Fügen Sie
Json Kopie
Ich bin nicht hier . "mcpServers": { "centeros": { "Befehl": "uvx", "args": ["--von", "centeros-mcp", "centeros-mcp"], "env": { "CENTEROS_TOKEN": "From hier" Ich bin nicht ein Schwein . Ich bin nicht ein Schwein . Ich bin nicht ein Schwein . Ich bin nicht ein Schwein .
Kursor / Windsurf
Beide Redakteure unterstützen MCP-Server durch ihre Einstellungen. Fügen Sie die gleiche Konfiguration (Befehl + env) zum MCP-Einstellungspaneel Ihres Redaktors hinzu. Der Servername, der Befehl, die Args und die Umgebungsvariablen sind identisch mit den oben genannten Claude-Konfigurationen.
Umweltvariablen
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
CENTEROS_TOKEN |
Yes | Bearer token -- JWT or PAT (starts with frl_). |
CENTEROS_PAT |
No | Alias for CENTEROS_TOKEN. |
CENTEROS_API_URL |
No | Backend URL. Default: https://fearless-backend-533466225971.us-central1.run.app |
Verfügbare Werkzeuge
Der Server registriert dynamisch alle Aktionen aus dem Backend.
Datensätze
list_datasets, get_dataset, delete_dataset, upload_dataset, get_upload_signed_url, confirm_upload
Ausbildung
list_training_jobs, create_training_job, get_training_status, launch_training, get_finetune_catalog, estimate_cost
Modelle
list_models, register_model, promote_model, get_model_lineage
Flotte
get_fleet_summary, list_robots, get_robot_state, register_robot, deploy_model, emergency_stop
Anmerkungen
list_annotation_tasks, create_annotation_task, get_annotation_metrics, submit_task
Organisationen
list_orgs, list_org_members, invite_member
Statistiken
get_platform_stats, get_system_health
Nutzwerkzeuge
T43 -- Jede Aktion nach Namen ausführen (Rückgängigstellung, wenn eine dynamische Registrierung fehlt) T44 -- Zurückgeführt der vollständige Aktionskatalog
Siehe [Plattform API Referenz]
MCP-Ressourcen
Der Server zeigt auch nur Lesen Ressourcen auf, die KI-Tools für den Kontext verwenden können:
| URI | Description |
|---|---|
platform://health |
Backend health check status. |
platform://stats |
Platform-wide statistics (datasets, training, robots). |
platform://actions |
Full action catalogue with schemas. |
Beispiel von Arbeitsflüssen
Sobald der MCP-Server konfiguriert ist, können Sie mit der Plattform mit natürlicher Sprache interagieren.
Überprüfen Sie den Status der Plattform
Was ist der aktuelle Stand unserer Robotikplattform?
Lassen Sie mich die Statistiken der Plattform und die Flottenübersicht überprüfen... [Kalls get_Plattform_States, get_Flotte_Zusammenfassung] Ihre Plattform verfügt über 247 Datensätze (18,3 GB), 15 Trainingsjobs (3 laufend), Es gibt zwei offene Warnungen.
End-to-end-Schulungsarbeit
Sie: Finden alle HDF5-Datenmengen im Zusammenhang mit dem Greifen, dann erstellen Sie eine Die Kommission hat die Kommission mit der Kommission übermittelt, wie die
Lassen Sie mich zuerst nach den Datensätzen suchen... [ruft Liste_Datensätze mit search="grasp", file_type="hdf5"] Es wurden 3 entsprechende Datensätze gefunden: grasp-ep-001 (ID 42), grasp-ep-002 (ID 43), Ich habe einen Trainingjob geschaffen. [Anrufe zu schaffen_Training_job mit Datensatz_ids=[42,43,44]] Erstellt wurde ein Ausbildungsprojekt "dp-grasp-0424" (Job_key: abc123).
Modellentwicklung
Wir haben unser neuestes validiertes Modell in Arm-01 eingesetzt.
Lassen Sie mich das neueste validierte Modell finden... [Anrufe Liste_Modelle mit Status="validiert"] Modell "dp-v1" gefunden (ID 5, Tag v-a1b2c3). [Rufen Sie ein Modell mit einem Roboter aus_id="arm-01", Modell_version_id=5] Einführung eingeleitet: dep-key=dep-xyz789. Das Modell wird verschoben
- Sie müssen die Strategie sofort einsetzen.
Entwicklung
Um den MCP-Server lokal für die Entwicklung oder Debugging auszuführen:
Schell Kopieren
- Laufen Sie lokal $ cd furchtlos-Plattform/centeros-mcp
- Ein Einbau von Pip . $ CENTEROS_TOKEN=frl_xxx Centeros-mcp
# Debug mit dem MCP-Inspektor $ npx @modelcontextprotocol/inspector centeros-mcp
Nähere Schritte
API Referenz Full REST API Dokumente mit allen 39 Aktionen und Schemata → CLI Guide Verwenden Sie das CenterOS CLI für terminalbasierte Workflows → Agent Access Überblick Drei Möglichkeiten, die Plattform programmatisch zu erreichen → Offene Plattform Verwalten Sie alles im Browser →