Прототип/доказательство концепции Этот проект является экспериментальной реализацией, демонстрирующей управление освещением с помощью ИИ через MCP. Он не предназначен для использования в производстве. Используйте на свой страх и риск.

MCP-сервер для управления консолями освещения GrandMA3 через AI-ассистентов (Claude Desktop, VS Code Copilot и др.).

Особенности

Исполняйте команды консоли MA3 напрямую

• Контрольные приспособления (диммер, цвет, положение, гобо и т.д.) Хранить и управлять сигналами со временем и триггерами Контроль воспроизведения (Go, Back, Off и т. Д.)
• Исполнитель бликер и управление кнопками
• Последовательности запросов, сигналы и содержимое программиста
• Прочитайте выход DMX Групповая поддержка с пакетными операциями

Проектная структура

Быстрый старт

###1 Установите зависимость от Python

###2 Разверните плагин Lua на MA3

Скопируйте .env.example в .env и настройте свои пути:

Затем развернуть:

Или вручную скопируйте plugin/mcp_server.lua в папку плагинов MA3:

• 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.Пуск плагина в MA3

1.В MA3 перейдите в Menu → Плагины 2.

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 ──────────────────────┤