Integrazione del Server MCP GNURadio

Cosa fa il Server MCP “GNURadio”?

Il Server MCP GNURadio è un server Machine Control Protocol (MCP) moderno ed estensibile per GNURadio, pensato per abilitare la creazione programmabile, automatizzata e guidata dall’IA dei flowgraph GNURadio. Questo server consente l’integrazione con Large Language Models (LLM), framework di automazione e client personalizzati, permettendo agli utenti di generare file .grc e controllare workflow SDR (Software Defined Radio) su larga scala. Espone una robusta API MCP, il Server MCP GNURadio semplifica la prototipazione SDR, consentendo di automatizzare la creazione, modifica e validazione dei flowgraph, riducendo così il lavoro manuale e gli errori potenziali. La sua architettura modulare supporta inoltre una facile estensione e personalizzazione, rendendolo uno strumento prezioso per sviluppatori e ricercatori che lavorano con GNURadio.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è documentato nei file disponibili o nel README.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP specifica è elencata nella documentazione o nei file del repository.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti è fornito nel README o in main.py. Il server consente la creazione e la manipolazione dei flowgraph, ma i dettagli sugli strumenti non sono specificati.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Creazione automatizzata di workflow SDR
  Gli sviluppatori possono generare e modificare i flowgraph GNURadio in modo programmabile, automatizzando le attività ripetitive di prototipazione SDR.
• Generazione di flowgraph guidata dall’IA
  Integra LLM e framework di automazione per abilitare la generazione e la manipolazione AI-based dei file .grc.
• Integrazione con client personalizzati
  Usa l’interfaccia MCP per collegarti a strumenti o bot personalizzati per casi d’uso SDR avanzati.
• Validazione e test dei flowgraph
  Valida e testa i flowgraph in modo programmabile tramite il server, garantendo correttezza e riducendo gli errori.
• Sviluppo SDR modulare
  Estendi o personalizza il server per workflow SDR specializzati o ricerca, sfruttando il suo design modulare.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python >= 3.13, GNURadio (testato con GNURadio Companion v3.10.12.0) e UV siano installati.
2. Clona il repository:
   git clone https://github.com/yoelbassin/gr-mcp
3. Installa GNURadio seguendo le istruzioni ufficiali.
4. Crea un ambiente UV:

   cd gr-mcp
   uv venv --system-site-packages
   

5. Aggiungi il server MCP alla configurazione di Windsurf:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

6. Salva la configurazione e avvia Windsurf.

Claude

1. Prerequisiti: Python >= 3.13, GNURadio, UV installati.
2. Clona e configura come sopra.
3. Aggiungi questo alla configurazione di Claude Desktop:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude Desktop.
5. Verifica la connessione nell’elenco dei server MCP.

Cursor

1. Installa Python >= 3.13, GNURadio e UV.
2. Clona e inizializza il repository come sopra.
3. Aggiorna la configurazione di Cursor:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Conferma che il server MCP sia attivo.

Cline

1. Assicurati che tutte le dipendenze (Python, GNURadio, UV) siano installate.
2. Clona e configura il server MCP GNURadio.
3. Modifica la configurazione di Cline come segue:

   "mcpServers": {
     "gr-mcp": {
       "command": "uv",
       "args": [
         "--directory",
         "/path/to/gr-mcp",
         "run",
         "main.py"
       ]
     }
   }
   

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Controlla la connettività del server.

Protezione delle API Key

Se hai bisogno di passare API key o segreti al server MCP, utilizza variabili d’ambiente nella tua configurazione. Ad esempio:

"mcpServers": {
  "gr-mcp": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/gr-mcp",
      "run",
      "main.py"
    ],
    "env": {
      "MY_SECRET_API_KEY": "your_api_key_here"
    },
    "inputs": {}
  }
}

Nota: Sostituisci "MY_SECRET_API_KEY" e il valore in base al tuo ambiente.

Come usare questo MCP nei flow

Uso di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "gr-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire "gr-mcp" con il vero nome del tuo server MCP e la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

In base alle tabelle sopra, il Server MCP GNURadio offre solide funzionalità di base e istruzioni di setup chiare, ma manca di documentazione su prompt, risorse esplicite e strumenti, il che ne limita l’estendibilità e l’usabilità out-of-the-box. Valutazione: 5/10.

Valutazione MCP