Model Hardware Standard（MHS）是一个专注于开放 AI 硬件与 MCP 服务器的目录型站点，其目标是连接 AI 模型、智能体与物理硬件。
用途 MHS 旨在为 AI 智能体提供一种共享方式，使其能够发现、理解并操作物理设备。站点通过汇集硬件标准化驱动项目、开源机器人、仿真环境及相关软件，帮助开发者探索 AI 与物理世界结合的路径。
主要能力 站点收录了多种类型的项目，包括：
- 机器人项目：如使用强化学习策略移动的小型双足机器人、小型双足鸭子机器人（microduck）、pollen-robotics 的端到端机器人学习开源库、Strands Robots 等。
- 仿真环境：如 Strands Robots Sim，用于机器人智能体评估与强化学习的模拟环境。
- 硬件设计工具：如 KiCad 到 Blender 的 3D 模型工作流、OpenTendo（1985 年前置式 NES 主板的开源硬件复刻）、iEDA（从网表到 GDS 的开源 EDA 基础设施）、LibrePCB（EDA 套件）、PipelineC、pp4fpgas 等。
- MCP 服务器：如 excel-mcp-server（用于 Excel 文件操作的 Model Context Protocol 服务器）、Fetch MCP Server、Model Context Protocol Servers、Langflow-DOC-QA-SERVER（基于 Langflow 的文档问答 MCP 服务器）、Pipedream、GitHub MCP Server 等。
- 其他：如 MHS LeRobot Hugging Face、arduino-mcp-server 等。
站点还通过三个简短视图解释 MHS 标准化的内容及其与 MCP 的互补关系：模型理解目标，智能体规划并调用工具，硬件在现实世界中感知与行动；MHS 致力于使最后这一连接保持一致且易于理解。
使用方式 用户可以通过站点浏览和发现上述项目。若希望提交项目，需登录并提供公开仓库、简要描述以及主要来源证据以供审核。站点还提供邮件订阅，用于接收新的 MHS、AI 硬件和 MCP 项目更新。
适用场景 适用于对开放 AI 硬件、机器人、MCP 服务器以及 AI 与物理设备集成感兴趣的开发者、研究者和爱好者。
限制 MHS 的核心规范目前仍处于有限的研究预览阶段，公开证据必须谨慎标注。站点内容为目录与说明性质，具体项目的功能、收费、平台、效果等细节需参考各项目自身资料，本介绍未提供相关信息。
