大语言模型通过MCP控制STM32-支持Ollama、DeepSeek、openai等

MCP控制STM32

MCP部分

1.下载源码

git clone https://github.com/ana52070/MCP_Control_STM32.git
cd MCP_Control_STM32
cd mcp-led_oled

2. 创建并激活虚拟环境

为了避免不同项目之间的依赖冲突，建议使用虚拟环境。根据你的操作系统和 Python 版本，创建并激活虚拟环境：

对于 Python 3.3 及以上版本

python -m venv .venv

在 Windows 上激活虚拟环境

.venv\Scripts\activate

在 Linux 或 macOS 上激活虚拟环境

source .venv/bin/activate

3. 安装依赖

直接使用pip安装依赖：

pip install httpx>=0.28.1 mcp>=1.8.0 openai>=1.78.0 python-dotenv>=1.1.0

4.修改代码

修改.env文件为自己的大语言模型，这里默认为ollama

BASE_URL=http://localhost:11434/v1/
MODEL=qwen2.5:1.5b
OPENAI_API_KEY=ollama

而如果是使用DeepSeek模型，则需要在.env中写入如下内容：

BASE_URL=https://api.deepseek.com 
MODEL=deepseek-chat    
OPENAI_API_KEY="DeepSeek API-Key"

修改server-led.py中的串口配置

# 串口配置
SERIAL_PORT = "COM1"
BAUDRATE = 115200
TIMEOUT = 1  # 秒

5.运行MCP代码

python client.py server-led.py  

STM32部分

cd MCP_Control_STM32

使用Keil5进行编译和烧录即可，型号为STM32F103C8T6

或者支持使用hex文件手动烧录：

MCP_Control_STM32\STM32_Project\Objects\Project.hex