VectorClaw v1.0.0 : Serveur MCP pour le contrôle du robot Anki Vector
VectorClaw v1.0.0 est un serveur MCP qui permet à OpenClaw de contrôler un robot physique Anki Vector. Le Vector est un robot de la taille d'une paume avec des chenilles, un bras élévateur, une caméra HD, des capteurs de proximité/dévers, un capteur tactile, un haut-parleur, un écran facial et une connectivité WiFi qui peut fonctionner indépendamment du cloud avec Wire-Pod.
Outils disponibles
Le serveur fournit 23 outils MCP organisés en catégories fonctionnelles :
- Parole :
vector_say - Mouvement :
vector_drive,vector_head,vector_lift - Perception :
vector_look,vector_capture_image - Capteurs :
vector_proximity_status,vector_touch_status,vector_pose - Affichage :
vector_face
Fonctionnement
Cela permet une IA incarnée grâce à l'orchestration d'outils. Votre agent peut percevoir → raisonner → agir en boucle :
vector_look() → capturer une image Envoyer au modèle de vision → "Que voyez-vous ?" L'agent décide de l'action en fonction de la réponse vector_drive() ou vector_say() → agir
Cette approche permet à votre assistant de contrôler une plateforme physique en appelant des outils plutôt qu'en nécessitant un modèle robotique spécialisé.
Feuille de route
Fonctionnalités prévues pour v1.x :
- Contrôle de mouvement asynchrone (conduite non bloquante avec capacité d'interruption)
- Enregistrement audio depuis les microphones du robot
- Prise en charge de plusieurs robots
- Modes de personnalité
Vision pour v2.0 : Intégration ROS2 pour SLAM + NAV2, permettant des commandes de haut niveau comme "aller à la cuisine" au lieu d'instructions de bas niveau "tourner de 90°, avancer de 2m".
Liens
- PyPI : https://pypi.org/project/vectorclaw-mcp/
- ClawHub : https://clawhub.ai/danmartinez78/vectorclaw-mcp
- GitHub : https://github.com/danmartinez78/VectorClaw
📖 Lire la source complète : r/openclaw
👀 See Also
Bibliothécaire MCP : Serveur IA Local pour Contexte Persistant avec Documents
Librarian MCP est un serveur open-source du protocole Model Context qui s'exécute localement et se connecte à Jan, LM Studio ou Claude Desktop, permettant aux modèles d'IA de rechercher et d'analyser des collections de documents tout en conservant le contexte complet des conversations et la confidentialité des données.
Sovr MCP Proxy ajoute une couche de sécurité pour empêcher les commandes destructrices des LLM.
Un développeur a créé sovr-mcp-proxy après qu'un LLM local a presque exécuté rm -rf sur son dossier personnel. L'outil intercepte les commandes avant leur exécution et bloque les motifs destructeurs incluant rm -rf, DROP TABLE, curl | sh, et chmod 777.
La nouvelle API de données structurées propose des tarifs d'abonnement pour les agents LLM.
Un développeur a publié une API de données structurées qui normalise les tarifs d'abonnement sur les plateformes de streaming, les services de covoiturage, les applications de rencontre et d'autres plateformes basées sur l'abonnement. L'API fournit des schémas JSON cohérents, des tarifs adaptés à la région lorsque disponibles, et des points de terminaison compatibles MCP pour que les agents LLM puissent les consommer sans avoir à extraire des données.
OpenObscure : Pare-feu de confidentialité open-source sur appareil pour agents IA
OpenObscure est un pare-feu de confidentialité open-source et sur appareil qui se place entre les agents d'IA et les fournisseurs de LLM, utilisant le chiffrement FF1 à format préservé pour chiffrer les valeurs de PII avant que les requêtes ne quittent votre appareil. Il inclut la détection de PII avec un rappel de 99,7%, un scan de pare-feu cognitif, et fonctionne sur macOS/Linux/Windows avec des liaisons iOS/Android.