iot-edge-mcp-server

🚀 IoT/Edge MCP Server

这是一款适用于工业物联网、边缘计算和自动化领域的模型上下文协议（MCP）服务器。 它能将工业基础设施转变为可由人工智能协调的系统，通过 HTTP 端点提供 11 种强大工具，实现对物联网、数据采集与监控系统（SCADA）和可编程逻辑控制器（PLC）的全面控制。非常适合由人工智能驱动的工业自动化、预测性维护和智能工厂运营。

✨ 主要特性

• 🏭 多协议支持 - 为工业系统提供统一接口：

  • MQTT：用于无线物联网传感器和执行器
  • Modbus TCP/RTU：用于 PLC 和工业设备
  • 与 InfluxDB 集成，处理时间序列数据
  • 与 Redis 集成，实现实时缓存
  • 支持模拟模式，无需硬件即可进行测试

• 📊 全面的传感器管理 - 监控和分析工业数据：

  • 实时传感器读数（温度、压力、流量等）
  • 历史数据及聚合统计（均值、最大值、最小值）
  • 多传感器批量操作
  • 质量指标和信号监控

• ⚡ 执行器控制 - 控制工业设备：

  • 阀门控制（打开/关闭）
  • 电机管理（启动/停止/调速）
  • 泵操作
  • PLC 寄存器操作

• 🚨 报警系统 - 企业级监控：

  • 多优先级报警（低、中、高、严重）
  • 自动阈值监控
  • 报警确认跟踪
  • 实时通知

• 🔒 生产特性 - 企业就绪：

  • 命令安全的速率限制
  • 全面的错误处理
  • 连接池和自动重连
  • 完整的审计日志
  • 线程安全操作

🚀 快速开始

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/llm-use/iot-mcp-server.git
cd iot-mcp-server

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 若无需硬件进行测试，使用模拟模式
pip install -r requirements-sim.txt

启动服务器

选项 1：模拟模式（无需硬件）

python IoT_mcp_sim.py

选项 2：生产模式（使用真实硬件）

# 在 iot_config.yaml 中配置设备
# 启动所需服务（MQTT、InfluxDB、Redis）
docker-compose up -d

# 启动服务器
python IoT_mcp.py

服务器将在 http://localhost:8000 启动。

💻 使用示例

基础用法

#!/usr/bin/env python3
import asyncio
from polymcp.polyagent import UnifiedPolyAgent, OllamaProvider

async def main():
    # 初始化大语言模型（LLM）提供者
    llm = OllamaProvider(model="gpt-oss:120b-cloud", temperature=0.1)
    
    # 连接到 IoT MCP 服务器
    agent = UnifiedPolyAgent(
        llm_provider=llm, 
        mcp_servers=["http://localhost:8000/mcp"],  
        verbose=True
    )
    
    async with agent:
        print("✅ IoT MCP Server 已连接!\n")
        
        # 与 AI 聊天以控制工业系统
        while True:
            user_input = input("\n🏭 你: ")
            
            if user_input.lower() in ['exit', 'quit']:
                break
            
            result = await agent.run_async(user_input, max_steps=5)
            print(f"\n🤖 系统: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

示例命令

连接成功后，你可以向 AI 代理发出以下请求：

• "检查所有温度传感器的状态，并报告任何异常情况"
• "过去 6 小时内，1 号水箱的平均压力是多少？"
• "打开主阀门并启动 1 号泵"
• "显示所有未确认的严重报警"
• "如果温度超过 50°C，启动冷却系统"
• "生成一份包含关键指标的班次结束报告"
• "监控振动传感器，若超出正常范围则发出警报"
• "通过分析电机使用模式优化能源消耗"

就是这么简单！ PolyMCP 可以处理以下所有复杂任务：

• 工具发现和选择
• 多步骤工业流程自动化
• 实时监控和警报
• 复杂决策逻辑实现

📡 API 端点

服务器启动后，你可以访问以下内容：

• API 文档：http://localhost:8000/docs
• 列出所有工具：http://localhost:8000/mcp/list_tools
• 调用工具：POST http://localhost:8000/mcp/invoke/{tool_name}

🛠️ 可用工具

🔧 配置

基本配置 (iot_config.yaml)

mqtt:
  broker: "localhost"
  port: 1883
  username: "iot_user"
  password: "secure_password"

modbus:
  devices:
    - device_id: "plc_01"
      name: "Main PLC"
      type: "tcp"
      host: "192.168.1.100"
      port: 502

influxdb:
  url: "http://localhost:8086"
  token: "your-token"
  org: "iot"
  bucket: "sensors"

redis:
  host: "localhost"
  port: 6379

环境变量

export MQTT_BROKER="broker.hivemq.com"
export INFLUX_TOKEN="your-token"
export REDIS_HOST="localhost"

📋 要求

生产模式：

• Python 3.8 及以上版本
• MQTT 代理（Mosquitto、EMQX、HiveMQ 或任何支持 MQTT 3.1.1/5.0 的代理）
• InfluxDB 2.0 及以上版本（用于处理时间序列数据）
• Redis（用于缓存）
• 工业设备（支持 Modbus 的 PLC、物联网传感器）

模拟模式：

• Python 3.8 及以上版本
• 无需外部依赖！

🐛 故障排除

无法连接到 MQTT？

• 检查代理是否正在运行：mosquitto_sub -h localhost -t '#'
• 验证配置中的凭据
• 检查防火墙设置

Modbus 连接失败？

• 确保 PLC 可访问：ping <plc_ip>
• 验证设备上的 Modbus 是否启用
• 检查端口（TCP 通常为 502）

没有传感器数据？

• 检查 MQTT 主题是否与配置匹配
• 验证传感器是否正在发布数据
• 查看 Redis 缓存：redis-cli get sensor:*

🏗️ 架构

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│ IoT 传感器  │────▶│  MQTT       │────▶│             │
└─────────────┘     │  代理       │     │             │
                    └─────────────┘     │   IoT MCP   │     ┌─────────────┐
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     │   服务器    │────▶│  PolyMCP    │
│    PLCs     │────▶│  Modbus     │────▶│             │     │  AI 代理    │
└─────────────┘     └─────────────┘     │             │     └─────────────┘
                                        │             │
┌─────────────┐                         │             │     ┌─────────────┐
│  InfluxDB   │◀────────────────────────│             │────▶│   Redis     │
└─────────────┘                         └─────────────┘     └─────────────┘

🤝 贡献

欢迎贡献代码！本项目展示了工业物联网与 MCP 协议的集成。

开发环境设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/llm-use/iot-mcp-server.git

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上使用 venv\Scripts\activate

# 安装开发依赖
pip install -r requirements-dev.txt

# 运行测试
pytest tests/

📝 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

🔗 相关项目

• PolyMCP - 使用自定义代理与 MCP 服务器进行简单高效交互的方式
• Model Context Protocol - 用于大语言模型工具集成的开放协议
• MQTT Protocol - 适用于物联网的轻量级消息协议
• Modbus Protocol - 工业通信协议
• Mqttcpp - 用于构建 MQTT 客户端和代理的轻量级快速 C++ 库

💡 为什么选择本项目？

这个 MCP 服务器弥合了 工业物联网 和 AI 代理 之间的差距。借助 PolyMCP，你可以：

1. 自然语言控制 - 例如“检查所有压力传感器，若有异常则发出警报”
2. 复杂自动化 - AI 可以编排多步骤的工业流程
3. 预测性维护 - AI 分析趋势并预测故障
4. 能源优化 - AI 优化设备使用以提高效率
5. 事件响应 - AI 处理报警并执行应急程序

无需学习复杂的工业协议 - PolyMCP 和 AI 会处理一切！

🚀 使用案例

• 智能工厂 - 由 AI 驱动的生产线优化
• 建筑自动化 - 智能 HVAC 和照明控制
• 能源管理 - 实时能耗优化
• 预测性维护 - 设备故障预测
• 质量控制 - 自动异常检测
• 应急响应 - 由 AI 管理的事件处理

专为 PolyMCP 设计

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