用途
SEOSiri Bio-Robotics Core Engine 是一个开源、无状态的 Model Context Protocol (MCP) 框架，作为无状态代理，桥接生物数据集、生理生物信号与物理机器人驱动系统之间的鸿沟。它将从标准 Web API（如 UniProt）动态获取的生物输入或回退参考数据，以及生理生物信号（如表面肌电 EMG）进行消化、通过数学边界归一化，翻译为明确以国际单位制（SI，米）表示的笛卡尔物理坐标，随后映射为标准化的 G-code 字符串，用于物理运动规划或机器人假肢驱动。
主要能力
该服务器暴露六个 MCP 工具。
框架具备以下技术特性：
- 通信协议：Model Context Protocol JSON-RPC，基于 stdio。
- 驱动协议：笛卡尔 G-code，遵循 NIST RS274/NGC 解释器规范。
- 坐标空间：国际单位制（米），并为板级操作提供毫米级转换。
- 验证：通过 pytest 进行自动化单元测试。
- 容器化：包含 Dockerfile，用于隔离运行时环境。
- 目录同步：glama.json 驱动 Glama.ai 列表自动同步。
- 语言：Python。
- 兼容平台：Linux、macOS、Windows。
- 依赖：uv（可选，用于零配置远程执行）或 pip；以及一个兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、Cursor IDE 或 Glama 的基于浏览器的 Inspector）。
代码库模块化且可读，关注点清晰分离（core_math.py、hardware_gateway.py、main_mcp_server.py），可作为构建自有物理硬件 MCP 服务器的参考实现。
部分工具具备明确的安全与验证能力：
- translate_emg_to_actuation 是一个翻译与安全检查层，适用于研究和原型设计，并非经过认证的医疗或假肢控制系统。任何临床或辅助部署都需要独立监管验证，超出本项目范围。
- 闭环遥测：从串口解析实时坐标位置查询，以验证物理到达。
- 电容式液位检测（LLD）：在探针接触液体表面时立即停止移动，防止移液器吸头损坏。
所有六个工具均已通过 Glama.ai 基于浏览器的 MCP Inspector 对运行中的服务器进行独立测试，输出与每个工具的闭式数学模型完全匹配。
使用方式
快速开始（CLI 编排器）
项目使用本地优先的 Python 运行时，以绕过 IDE 代理延迟和区域 API 限制，提供稳定、确定性的执行通道。
以可编辑模式安装包：
执行解耦编排器（实时 UniProt 获取）：
使用回退数据库执行：
验证 CI/CD 流水线：
连接到 Claude Desktop 或 Cursor IDE
可使用两种标准方法之一将此服务器连接到本地 AI 客户端。
方法 1：直接从 GitHub 执行（零配置，推荐）
如果已安装 uv，可以直接从公共仓库运行服务器，而无需在本地克隆。打开 claude_desktop_config.json（Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json | macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）并添加配置。
方法 2：本地执行（如果已克隆）
如果将仓库克隆到本地驱动器（例如 D:/my-century-biorobotics-core），请配置客户端指向本地入口文件。
适用场景
该框架适用于将生物数据集与物理机器人驱动相结合的研究与原型开发场景，例如基于生物数据或生理信号的机器人运动规划、机器人假肢驱动、以及需要将生物信号转换为标准化物理坐标的自动化任务。其无状态代理架构和模块化代码也适合作为构建自定义物理硬件 MCP 服务器的参考实现。
限制
translate_emg_to_actuation 仅为翻译与安全检查层，适用于研究和原型设计，并非经过认证的医疗或假肢控制系统。任何临床或辅助部署都需要独立监管验证，超出本项目范围。项目采用 MIT 许可证分发。
