このプロジェクトでは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーラッパーを[[[T0]の周りに提供しています。 Pythonライブラリ。 MCP 互換のクライアント(LLM や Cursor、Claude Desktop、Windsurf などのアプリケーションなど)が、公式 CLI を使用して ESP RainMaker デバイスとやり取りすることができます。

#モデルコンテキストプロトコル入門(MCP)

Model Context Protocol (MCP) は、AI システムが外部ツール、データソース、サービスと統一された方法でやり取りできる標準化されたフレームワークです。 Anthropic によって導入され、主要な AI 組織によって採用されて、MCP はハードウェアのための USB-C のような普遍的なインターフェイスとして機能し、別のプラットホームを渡る継ぎ目が無い統合を可能にします。

##ESP RainMakerのMCPの主な利点

• 統一インタラクション:MCP は、AI モデルは、自然言語プロンプトを使用して IoT デバイスにアクセスし、制御することができます。
• リアルタイム制御: MCP では、デバイスをオン/オフにしたり、設定を調整したり、スケジュールをAI インターフェイスから直接管理したりといった操作を実行できます。
• ローカル サーバー、クラウド バック コントロール: ESP RainMaker MCP サーバーはローカルで実行され、マシンの認証情報を保存します.

ESP RainMaker MCP Server

This project provides a Model Context Protocol (MCP) server wrapper around the esp-rainmaker-cli Python library. It allows MCP-compatible clients (like LLMs or applications such as Cursor, Claude Desktop, and Windsurf) to interact with your ESP RainMaker devices using the official CLI.

Introduction to Model Context Protocol (MCP)

The Model Context Protocol (MCP) is a standardized framework that enables AI systems to interact with external tools, data sources, and services in a unified manner. Introduced by Anthropic and adopted by major AI organizations, MCP acts as a universal interface, much like USB-C for hardware, allowing seamless integration across different platforms.

Key Benefits of MCP in ESP RainMaker

• Unified Interaction: MCP allows AI models to access and control IoT devices using natural language prompts, making interactions more intuitive and accessible.
• Real-time Control: With MCP, users can execute actions such as turning devices on/off, adjusting settings, and managing schedules directly through AI interfaces.
• Local Server, Cloud-Backed Control: The ESP RainMaker MCP server runs locally and stores credentials on your machine. However, device management actions are performed via the official ESP RainMaker cloud APIs through the esp-rainmaker-cli.

By integrating MCP, the ESP RainMaker platform enhances its capabilities, allowing tools like Claude, Cursor, Windsurf, and Gemini CLI to manage IoT devices efficiently and securely.

Prerequisites

• Python: Version 3.10 or higher
• uv: The uv Python package manager. Install from Astral’s uv documentation.
• ESP RainMaker CLI Login: You must have successfully logged into ESP RainMaker using the standard esp-rainmaker-cli login command in your terminal at least once. This server relies on the credentials saved by that process.
• RainMaker Nodes added into your account since onboarding isn’t supported by the MCP server.

Installation & Setup

1. Clone the Repository:

   git clone https://github.com/espressif/esp-rainmaker-mcp.git
   cd esp-rainmaker-mcp
   

2. Install Dependencies using uv: This command installs esp-rainmaker-cli, mcp[cli], and any other dependencies listed in pyproject.toml into a virtual environment managed by uv.

   uv sync
   

   (This assumes uv is installed)

3. Login to ESP Rainmaker using esp-rainmaker-cli

   uv run esp-rainmaker-cli login
   

[!NOTE] Direct login via username/password within MCP is not supported for security reasons. Please use the standard CLI login flow first.

Client Configuration