集成MCP服务器

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集成MCP议定书

连接 CenterOS 与Claude Code,Claude Desktop,Cursor和Windsurf.所有31个平台操作都会自动成为人工智能工具.

更新 2026 年 4 月 T0

什么是MCP

**模型语境协议 (MCP) **是一个开放的标准,允许人工智能助理连接到外部数据源和工具.而不是手动复制数据在平台和人工智能工具之间,

T1服务器作为桥梁:它从 CenterOS 后端发现所有可用的操作,并将每个操作记录为MCP工具.当你问Claude"列出我的数据集"或"创建数据集1和2的培训工作"时,MCP服务器将这些操作转化为适当的API调用.

零配置工具: 服务器在启动时会动态发现后端的操作.当新操作被添加到平台上时,重新启动MCP服务器会自动接收它们 - 没有硬码工具定义.

装备

子复制

$ pip 安装中心-mcp

或直接使用 uvx (不需要安装) 价格:

源头 $ cd无畏平台/centeros-mcp 现在我们要安装.

条件

您需要从平台上创建个人访问代币 (PAT).使用 [CenterOS CLI]T64) 或从平台仪表板创建一个:

子复制

创建一个"MCP服务器"的名称. ,我在中着.

克劳德桌面

加入以下内容到您的Cloed Desktop配置文件中:

• T2
• T3

复制

现在, 系统: 子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子 "命令": "uvx", "args": ["--从",centeros-mcp",centeros-mcp"), 其他类型: "CENTEROS_TOKEN": "从这里" 现在,我们要去做什么? 现在,我们要去做什么? 现在,我们要去做什么? 现在,我们要去做什么?

恢复Claude桌面. CenterOS工具将出现在工具菜单中.

克劳德代码

在您的项目中或全球范围内添加T4:

复制

现在, 系统: 子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子,子 "命令": "uvx", "args": ["--从",centeros-mcp",centeros-mcp"), 其他类型: "CENTEROS_TOKEN": "从这里" 现在,我们要去做什么? 现在,我们要去做什么? 现在,我们要去做什么? 现在,我们要去做什么?

轮 / 风冲浪

两个编辑器都通过设置支持MCP服务器.将相同的配置 (命令 + env) 添加到编辑器的MCP设置面板中.服务器名称,命令,args和环境变量与上述Claude配置相同.

环境变量

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

现有工具

服务器动态记录所有后端的操作.

数据集

list_datasets, get_dataset, delete_dataset, upload_dataset, get_upload_signed_url, confirm_upload

培训

list_training_jobs, create_training_job, get_training_status, launch_training, get_finetune_catalog, estimate_cost

模型

list_models, register_model, promote_model, get_model_lineage

舰队

get_fleet_summary, list_robots, get_robot_state, register_robot, deploy_model, emergency_stop

标记

list_annotation_tasks, create_annotation_task, get_annotation_metrics, submit_task

组织

list_orgs, list_org_members, invite_member

统计数据

get_platform_stats, get_system_health

工具

• T43 -- 执行任何名字操作 (如果动态注册错过一次,则倒退)
• T44 -- 返回完整的行动目录

查看 [平台API参考]T65) 详细的输入方案和每个行动的描述.

经营性资源

服务器还会暴露 AI 工具可以用于文本的仅阅读资源:

URI	Description
platform://health	Backend health check status.
platform://stats	Platform-wide statistics (datasets, training, robots).
platform://actions	Full action catalogue with schemas.

工作流程的例子

一旦MCP服务器配置,您可以使用自然语言与平台进行交互.以下是一些例证对话:

检查平台状态

你:我们的机器人平台目前的状况是什么?

让我检查平台统计和舰队总结... 让我们了解我们的数据, 您的平台有247个数据集 (18.3GB),15个培训工作 (3个运行), 机器人机组的机器人,

终端到终端培训工作流程

你:找到所有与抓取相关的HDF5数据集,然后创建一个 通过这些数据集进行传播政策培训工作.

首先让我搜索数据集. 查找"抓取",文件"类型"hdf5" 发现3个相匹配的数据集:grip-ep-001 (ID 42),grip-ep-002 (ID 43), 现在要创造一个培训工作. 通过数据集创建培训工作. 培训工作"dp-grasp-0424"创建 (工作_key:abc123).

模型部署

你:将我们的最新验证模型部署到01臂.

让我找到最新的验证模型... 状态="验证"的模型列表 发现模型"dp-v1" (ID 5,标签v-a1b2c3). 部署到手臂-01... 机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器人使用机器 部署启动: dep-key=dep-xyz789. 通过直接战略,将01武器移动.

发展

为了在本地运行MCP服务器进行开发或调试:

子复制

按本地运行 $ cd无畏平台/centeros-mcp 现在我们要安装. 美国的"中枢"

通过MCP检查员进行调试 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签: 标签

下一步

API参考全 REST API文件,包含所有39个操作和方案 → CLI指南使用 CenterOS CLI为基于终端的工作流程 → 代理访问概述 通过程序访问平台的三种方法 → 开放平台管理浏览器中的一切 →