ROS-MCP-Server는 Claude, GPT, Gemini와 같은 대형 언어 모델과 로봇을 연결하여 기존 로봇 소스 코드를 변경하지 않고 양방향 통신을 가능하게 합니다.

왜 ROS-MCP인가요?

• 로봇 소스 코드 변경은 필요 없어요 → 기존 ROS 설정에 rosbridge 노드만 추가하면 됩니다.
• 진정한 양방향 통신 → LLM은 로봇을 제어할 수 있고 로봇에서 일어나는 모든 것을 관찰할 수 있습니다.
• 전체 맥락 → 주제 게시 및 구독, 서비스 및 액션 호출, 매개변수 설정, 센서 데이터 읽기, 로봇 상태 실시간 모니터링.
• 깊은 ROS 이해 → LLM이 사용 가능한 주제, 서비스, 액션, 그리고 그 유형(사용자 지정 포함)을 발견하도록 안내하며, 수동 설정 없이도 올바른 문법으로 사용할 수 있게 합니다.
• 오픈 MCP 표준을 기반으로 구축된 모든 MCP 클라이언트와 호환되며→ Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Claude Desktop, ChatGPT, Cursor 등을 지원합니다.
• **ROS 버전 전반에 걸쳐 작동→ ROS 2(Jazzy, Humble 등)와 ROS 1 배포판 간 호환.

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🎥 실제 사례

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🏭 예시 - 산업용 로봇 엔드 이펙터의 AI 에이전트 진단 (영상)

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)