VectorClaw v1.0.0: MCP-сервер для управления роботом Anki Vector

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 1 марта 2026 г.🔗 Source
VectorClaw v1.0.0: MCP-сервер для управления роботом Anki Vector
Ad

VectorClaw v1.0.0 — это MCP-сервер, который позволяет OpenClaw управлять физическим роботом Anki Vector. Vector — это робот размером с ладонь с гусеницами, подъемной рукой, HD-камерой, датчиками приближения/обрыва, сенсорным датчиком, динамиком, экраном-лицом и Wi-Fi-подключением, который может работать независимо от облака с помощью Wire-Pod.

Доступные инструменты

Сервер предоставляет 23 MCP-инструмента, организованных по функциональным категориям:

  • Речь: vector_say
  • Движение: vector_drive, vector_head, vector_lift
  • Восприятие: vector_look, vector_capture_image
  • Сенсоры: vector_proximity_status, vector_touch_status, vector_pose
  • Дисплей: vector_face

Как это работает

Это обеспечивает воплощенный ИИ через оркестрацию инструментов. Ваш агент может воспринимать → анализировать → действовать в цикле:

vector_look() → захват изображения
Отправить в модель зрения → "Что ты видишь?"
Агент решает действие на основе ответа
vector_drive() или vector_say() → действие

Такой подход позволяет вашему ассистенту управлять физической платформой, вызывая инструменты, вместо того чтобы требовать специализированную робототехническую модель.

Ad

План развития

Запланированные функции v1.x:

  • Асинхронное управление движением (неблокирующее движение с возможностью прерывания)
  • Запись звука с микрофонов робота
  • Поддержка нескольких роботов
  • Режимы личности

Видение v2.0: Интеграция с ROS2 для SLAM + NAV2, позволяющая использовать команды более высокого уровня, такие как "иди на кухню", вместо низкоуровневых инструкций "повернись на 90°, проехать 2 м".

Ссылки

  • 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

👀 Смотрите также

Обзор приложения Dart AI для повышения продуктивности с интеграцией OpenClaw
Инструменты

Обзор приложения Dart AI для повышения продуктивности с интеграцией OpenClaw

Пользователь сообщает о переходе с Things на Dart AI для повышения продуктивности, обнаружив, что последний лучше подходит для реализации методологии Getting Things Done с полным доступом к OpenClaw, несмотря на проблемы с интерфейсом и сложность первоначальной настройки.

OpenClawRadar
Sx: Пакетный менеджер с открытым исходным кодом для навыков ИИ, MCP и команд
Инструменты

Sx: Пакетный менеджер с открытым исходным кодом для навыков ИИ, MCP и команд

Sx — это частный менеджер пакетов в стиле npm для AI-активов — навыков, конфигураций MCP, команд, хуков и агентов, — который позволяет командам делиться, версионировать и ограничивать область видимости AI-конфигураций в любом AI-клиенте (Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini).

OpenClawRadar
NotebookLM MCP Structured: Бесплатный сервер подключает Claude к NotebookLM с автоматическим структурированием промптов
Инструменты

NotebookLM MCP Structured: Бесплатный сервер подключает Claude к NotebookLM с автоматическим структурированием промптов

Бесплатный MCP-сервер под названием NotebookLM MCP Structured соединяет Claude Desktop с блокнотами NotebookLM с автоматическим структурированием промптов. Сервер перестраивает запросы по типу (сравнение, список, анализ, объяснение или извлечение) и добавляет проверки полноты и ограничения достоверности.

OpenClawRadar
Сравнение Dual DGX Sparks и Mac Studio M3 Ultra: практический тест для локального запуска Qwen3.5 397B
Инструменты

Сравнение Dual DGX Sparks и Mac Studio M3 Ultra: практический тест для локального запуска Qwen3.5 397B

Разработчик сравнил локальный запуск Qwen3.5 397B на Mac Studio M3 Ultra 512GB за $10K и на настройке с двумя DGX Spark за $10K. Mac Studio показал 30-40 токенов/с с пропускной способностью памяти 800 ГБ/с, но медленным предзаполнением, в то время как Sparks выдавали 27-28 токенов/с с более быстрыми вычислениями, но сложной настройкой.

OpenClawRadar