ROS-MCP-Serverは、Claude、GPT、Geminiなどの大規模言語モデルをロボットに接続し、既存のロボットソースコードを変更することなく双方向通信を可能にします。

なぜROS-MCPなのか?

• ロボットのソースコード変更なし →既存のROSセットアップにrosbridgeノードを追加するだけです。
• 真の双方向通信 → LLMはロボットを制御し、ロボット上で起こるすべてを観察することができます。
• 完全なコンテキスト →トピックの公開・購読、サービスやアクションの呼び出し、パラメータ設定、センサーデータの読み取り、ロボットの状態をリアルタイムで監視できます。
• 深いROS理解 →LLMが利用可能なトピック、サービス、アクション、そのタイプ(カスタムを含む)を発見し、手動設定なしで適切な構文で使用できるようにします。
• **オープンMCP標準→構築されたあらゆるMCPクライアントで動作し、Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Claude Desktop、ChatGPT、Cursorなどをサポートしています。
• **ROSバージョン間で動作→ ROS 2(Jazzy、Humbleなど)およびROS 1ディストリビューションで互換性があります。

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🎥 実例

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🏭 例 - 産業用ロボットエンドエフェクターのAIエージェント診断(動画)

ROS MCP Server 🧠⇄🤖

ROS-MCP-Server connects large language models (such as Claude, GPT, and Gemini) to robots, enabling bidirectional communication with no changes to existing robot source code.

Why ROS-MCP?

• No robot source code changes → just add the rosbridge node to your existing ROS setup.
• True two-way communication → LLMs can both control robots and observe everything happening on the Robot.
• Full context → publish & subscribe to topics, call services & actions, set parameters, read sensor data, and monitor robot state in real time.
• Deep ROS understanding → guides the LLM to discover available topics, services, actions, and their types (including custom ones) — enabling it to use them with the right syntax without manual configuration.
• Works with any MCP client → built on the open MCP standard, supporting Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Claude Desktop, ChatGPT, Cursor, and more.
• Works across ROS versions → compatible across ROS 2 (Jazzy, Humble, and others) and ROS 1 distros.

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🎥 Examples in Action

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🏭 Example - AI Agent diagnosis of Industrial Robot End Effector (Video)

• The MCP server connects Claude to a production industrial robot, with only the technician manuals as reference.
• Claude discovers the robot’s custom topic and service types and their syntax on its own.
• From a single prompt to test the gripper, it reads the manuals, runs its own tests, finds an anomaly, and reports the root cause.

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🤖 Example - Controlling “Wilson” with natural language (video)