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

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.
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
👀 Смотрите также

Открытые навыки Claude для продуктовых менеджеров: генератор PRD, пользовательские истории, протоколы встреч
Разработчик выпустил пять бесплатных навыков Claude AI для продуктовых менеджеров, которые генерируют форматированные файлы .docx для PRD, пользовательских историй, синтеза встреч, маркетинговых исследований и обновлений для стейкхолдеров. Инструменты избегают выдуманного контента и используют структурированные шаблоны.

Система автоматической памяти с открытым исходным кодом для агентов LLM достигает точности воспроизведения 94%.
Разработчик создал плагин памяти для агентов на основе LLM, который автоматически извлекает, классифицирует и сохраняет факты между сессиями без явных команд пользователя. Система достигла 94,2% точности на бенчмарке из 52 контрольных точек, используя структурированные файлы markdown вместо векторных баз данных.

Нативный MCP-сервер для macOS для полного управления операционной системой
Нативный сервер для macOS предоставляет 24 инструмента для точных кликов, комбинаций клавиш, перетаскивания, управления приложениями, поддержки нескольких дисплеев и доступа к буферу обмена. Он имеет открытый исходный код и работает с Claude Code, Cursor или любым другим MCP-клиентом.

Замена Kafka, Redis и RabbitMQ на NATS: опыт разработчика
Разработчик заменил Kafka, Redis и RabbitMQ на NATS в своей архитектуре, поделившись конкретными деталями реализации и извлечёнными уроками от консолидации нескольких систем обмена сообщениями в один инструмент.