⚠️ **Prototype / 개념 증명 ** 이 프로젝트는 MCP를 통해 AI-assisted 조명 제어를 연기하는 실험적인 구현입니다. 그것은 생산 사용을 위해 예정되지 않습니다. 당신의 위험에 사용.

MCP 서버는 AI 조수 (Claude Desktop, VS Code Copilot 등)를 통해 grandMA3 조명 콘솔을 제어합니다.

특징

• MA3 콘솔 명령을 직접 실행
• 통제 정착물 (dimmer, 색깔, 위치, gobo, 등)
• 타이밍 및 트리거와 cues 저장 및 관리
• 재생 제어 (Go, Back, Off 등)
• Executor fader 및 버튼 컨트롤
• Query 순서, cues 및 프로그래머 내용
• DMX 출력 읽기
• 일괄 작업과 그룹 지원

프로젝트 구조

빠른 시작

##1. Python 의존성 설치

##2. Lua 플러그인을 MA3로 배포

.env.example]을 .env로 복사하고 경로를 구성합니다.

다음 배포:

또는 수동으로 복사 plugin/mcp_server.lua 당신의 MA3 플러그인 폴더에:

• ** 마이크 **: ~/MALightingTechnology/gma3_X.X.X/shared/resource/lib_plugins/mcp_server/
• 윈도우: %USERPROFILE%\MALightingTechnology\gma3_X.X.X\shared\resource\lib_plugins\mcp_server\

##3. MA3에서 플러그인 시작

1. MA3에서 ** MENU → 플러그인 **
2. 명세.

MA3-MCP

⚠️ Prototype / Proof of Concept
This project is an experimental implementation demonstrating AI-assisted lighting control via MCP. It is not intended for production use. Use at your own risk.

MCP server for controlling grandMA3 lighting consoles via AI assistants (Claude Desktop, VS Code Copilot, etc.).

Features

• Execute MA3 console commands directly
• Control fixtures (dimmer, color, position, gobo, etc.)
• Store and manage cues with timing and triggers
• Playback control (Go, Back, Off, etc.)
• Executor fader and button control
• Query sequences, cues, and programmer contents
• Read DMX output
• Group support with batch operations

Project Structure

ma3_mcp/
├── config.py      # Configuration management
├── ma3_comm.py    # File-based IPC with grandMA3
├── server.py      # MCP tools (@mcp.tool() definitions)
└── __init__.py

plugin/
├── mcp_server.lua    # grandMA3 Lua plugin
└── MCP Server.xml    # Plugin configuration

Quick Start

1. Install Python Dependencies

poetry install

2. Deploy the Lua Plugin to MA3

Copy .env.example to .env and configure your paths:

cp .env.example .env
# Edit .env with your MA3 installation path

Then deploy:

./deploy.sh

Or manually copy plugin/mcp_server.lua to your MA3 plugins folder:

• macOS: ~/MALightingTechnology/gma3_X.X.X/shared/resource/lib_plugins/mcp_server/
• Windows: %USERPROFILE%\MALightingTechnology\gma3_X.X.X\shared\resource\lib_plugins\mcp_server\

3. Start the Plugin in MA3

1. In MA3, go to Menu → Plugins
2. Create or select the “MCP Server” plugin
3. Start the plugin (it will poll for commands in the background)

4. Configure Your AI Assistant

For VS Code (GitHub Copilot):

The workspace settings are already configured. Just open the project in VS Code.

For Claude Desktop:

Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{
  "mcpServers": {
    "grandMA3": {
      "command": "poetry",
      "args": ["run", "python", "-m", "ma3_mcp.server"],
      "cwd": "/path/to/MA3-MCP"
    }
  }
}

Configuration

All configuration is done via environment variables. Copy .env.example to .env:

# IPC paths (defaults work for most setups)
MA3_IPC_DIR=/Users/Shared/MA3

# Plugin deployment path
MA3_PLUGIN_DIR=~/MALightingTechnology/gma3_2.3.2/shared/resource/lib_plugins/mcp_server

# OSC reload settings
MA3_OSC_HOST=127.0.0.1
MA3_OSC_PORT=8000

Platform Defaults

Communication Architecture

Uses file-based IPC for reliable cross-process communication:

MCP Client (Python)                    grandMA3 (Lua Plugin)
       │                                       │
       ├── Write command ──────────────────────┤