Tools

VectorClaw v1.0.0: MCP-Server zur Steuerung des Anki Vector Roboters

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 1. März 2026🔗 Source
VectorClaw v1.0.0: MCP-Server zur Steuerung des Anki Vector Roboters
Ad

VectorClaw v1.0.0 ist ein MCP-Server, der es OpenClaw ermöglicht, einen physischen Anki Vector-Roboter zu steuern. Der Vector ist ein handflächengroßer Roboter mit Raupenketten, einem Hebearm, HD-Kamera, Näherungs-/Abgrundsensoren, Berührungssensor, Lautsprecher, Bildschirmgesicht und WLAN-Konnektivität, der mit Wire-Pod cloudunabhängig betrieben werden kann.

Verfügbare Werkzeuge

Der Server bietet 23 MCP-Werkzeuge, die in funktionale Kategorien unterteilt sind:

  • Sprache: vector_say
  • Bewegung: vector_drive, vector_head, vector_lift
  • Wahrnehmung: vector_look, vector_capture_image
  • Sensoren: vector_proximity_status, vector_touch_status, vector_pose
  • Display: vector_face
Ad

Wie es funktioniert

Dies ermöglicht verkörperte KI durch Werkzeugorchestrierung. Ihr Agent kann wahrnehmen → schlussfolgern → handeln in einer Schleife:

vector_look() → Bild aufnehmen
An Vision-Modell senden → "Was siehst du?"
Agent entscheidet Aktion basierend auf Antwort
vector_drive() oder vector_say() → handeln

Dieser Ansatz ermöglicht es Ihrem Assistenten, eine physische Plattform durch Aufrufen von Werkzeugen zu steuern, anstatt ein spezialisiertes Robotikmodell zu benötigen.

Roadmap

Geplante Funktionen für v1.x:

  • Asynchrone Bewegungssteuerung (nicht blockierendes Fahren mit Unterbrechungsfähigkeit)
  • Audioaufnahme von Robotermikrofonen
  • Unterstützung mehrerer Roboter
  • Persönlichkeitsmodi

Vision für v2.0: ROS2-Integration für SLAM + NAV2, ermöglicht höhere Befehle wie "gehe in die Küche" anstatt niedrige Anweisungen wie "drehe 90°, fahre 2m".

Links

  • PyPI: https://pypi.org/project/vectorclaw-mcp/
  • ClawHub: https://clawhub.ai/danmartinez78/vectorclaw-mcp
  • GitHub: https://github.com/danmartinez78/VectorClaw

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Siehe auch

BusyDog Desktop: Ein lokaler KI-Agent mit P2P-Netzwerk für Mac
Werkzeuge

BusyDog Desktop: Ein lokaler KI-Agent mit P2P-Netzwerk für Mac

BusyDog Desktop ist ein lokaler KI-Agent, der Claude direkt auf einem Mac ausführt, Dateien lesen/schreiben kann, Terminalbefehle ausführt, Browser steuert und über ein P2P-Netzwerk mit anderen Agenten mithilfe von Hyperswarm DHT und einem benutzerdefinierten BDP-Protokoll verbindet.

OpenClawRadar
Tri-Node Memory: Open Source Persistenter Agentenspeicher mit Mensch/Agent-Tresor-Trennung
Werkzeuge

Tri-Node Memory: Open Source Persistenter Agentenspeicher mit Mensch/Agent-Tresor-Trennung

Tri-Node Memory ist eine leichtgewichtige Architektur, die das Gedächtnis eines KI-Coding-Agenten von den persönlichen Notizen des Menschen trennt, indem zwei Obsidian-Vaults verwendet werden. Der Agent liest aus dem menschlichen Vault, schreibt aber nur in sein eigenes, ohne die Grenzen ohne explizite Erlaubnis zu überschreiten.

OpenClawRadar
Vibeyard fügt P2P-Sitzungsteilung für Claude Code hinzu.
Werkzeuge

Vibeyard fügt P2P-Sitzungsteilung für Claude Code hinzu.

Vibeyard, eine Open-Source-IDE für Claude Code, unterstützt jetzt Peer-to-Peer-Sitzungsteilung. Benutzer können Live-Terminalsitzungen mit Teammitgliedern über verschlüsselte WebRTC-Verbindungen mit Lese- oder Lese-Schreib-Zugriffsmodi teilen.

OpenClawRadar
Claudlytics: Selbst gehostetes Dashboard zur Verfolgung von Claude-Code-Token-Nutzung und Kosten
Werkzeuge

Claudlytics: Selbst gehostetes Dashboard zur Verfolgung von Claude-Code-Token-Nutzung und Kosten

Claudlytics ist ein Node.js-Webserver, der lokale .jsonl-Sitzungsdateien von Claude Code liest, um die Token-Nutzung und Kosten in Echtzeit zu verfolgen. Er läuft lokal auf 127.0.0.1 und kann über einen SSH-Tunnel für Remote-Server zugänglich gemacht werden.

OpenClawRadar