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引言：MQTTX 与 MCP 的融合
作为最受欢迎的 MQTT 客户端工具，MQTTX 在 1.12.0 beta 版本中集成了模型上下文协议（MCP）到 Copilot AI 功能中，显著提升了服务能力。这一融合让 MQTTX 转变为 MCP Host（也就是发起请求的 LLM 应用程序），支持 MQTTX Copilot 直接与 MQTT 服务（如 EMQX）和本地资源进行交互。这种将大语言模型（LLM）与 MQTT 操作相结合的方式，为物联网自动化、监控和开发带来了全新可能。
下载最新版本：Release v1.12.0-beta.2 · emqx/MQTTX
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MCP 简介
模型上下文协议（MCP）提供了 AI 模型与外部数据源或工具间的标准化接口，可以理解为「AI 应用的 USB-C 接口」。通过这一协议，MQTTX Copilot 可以实现以下功能：
- 访问训练数据之外的上下文信息。
- 与本地和远程系统进行安全交互。
- 在各种 AI 提供商间维持统一接口。
- 通过标准化工具调用实现特定功能。
MCP 基于客户端-服务器架构设计，Host 应用（比如 Cursor、MQTTX 等）内置 MCP 客户端，通过客户端连接到 MCP 服务器以提供特定功能。这种架构不仅确保了数据在用户自有基础设施中的安全存储，同时还支持强大的 AI 驱动工作流。
MQTTX Host 功能实现概览
通过集成 MCP 客户端，MQTTX 成为 MCP Host，可以与各种 MCP 服务器连接，这一实现支持：
- SSE（服务器推送事件）和 Stdio（标准输入输出）两种 MCP 服务器类型。
- 通过 MQTTX 设置界面进行简单配置。
- 集成多种 AI 模型，包括 OpenAI GPT-4o、Claude 3.5/3.7、Grok 2 和 DeepSeek 等。
- 对特定模型提供「思维链」支持，实现高级推理能力。
配置过程非常简单，用户只需通过 MQTTX 设置面板，将 MCP 服务器设置为命令行进程或 HTTP 端点即可。
应用场景：MQTTX 中的 MCP 实践
让我们通过实例来探索如何在 MQTTX 中设置和使用 MCP：
在 MQTTX 中设置 MCP
- 打开 MQTTX 并导航至左侧边栏的「设置」。
- 启用 Copilot 功能并使用 API 密钥配置您偏好的 AI 模型。
- 向下滚动至 MCP 部分并启用它。
- 在提供的输入框中以 JSON 格式添加 MCP 服务器配置。
- 添加配置后，可用服务器将显示在下方列表中。
- 点击右上角的「连接」按钮，测试服务器连接。
- 对于成功连接的服务器，您将看到可用工具列表。
- 使用「禁用/启用」开关切换服务器状态。
本地文件系统集成
通过文件系统 MCP 服务器，Copilot 可以与您的本地文件交互，直接生成并保存代码到指定目录：
{"mcpServers": {"filesystem": {"command": "npx","args": ["-y","@modelcontextprotocol/server-filesystem","/Users/username/Desktop","/Users/username/Downloads"]}}
}
具体工作流程示例如下：
- 按照上述方式配置文件系统 MCP 服务器。
- 在 Copilot 聊天框中，使用
@connection关键词提取当前连接详情。 - 要求 Copilot “为这个 MQTT @connection 生成 JavaScript 代码并将其保存到 /Users/username/Downloads 路径下，命名为 mqtt-test.js”。
- AI 将使用 MCP 创建文件并保存到您指定的位置。
在终端中使用 cat mqtt-test.js 命令可以验证代码已成功创建，并包含了正确的连接参数。
这种方法通过消除「复制粘贴」的工作流程，极大地简化了开发过程：代码会直接生成并保存到您需要的位置，随时可以执行。
通过 MCP SSE 服务器进行 MQTT 操作
要通过 AI 直接执行 MQTT 操作，您可以部署自定义的 MQTTX MCP SSE 服务器（https://github.com/ysfscream/mqttx-mcp-sse-server）。
{"mcpServers": {"mqttx-server": {"url": "http://localhost:4000/mqttx/sse"}}
}
具体工作流程示例如下：
- 在本地或云端部署 MQTTX MCP SSE 服务器。
- 按照上述方式在 MQTTX 中配置服务器。
- 在 Copilot 聊天框中，输入请求：“连接到 mqtt://broker.emqx.io:1883 并向 testtopic/mcp 主题发布消息”。
- 在另一个 MQTTX 连接中，订阅相同的主题。
- AI 将通过 MCP 调用发布的消息，并实时显示在您的订阅窗口中。
这一功能彻底改变了用户与 MQTT 服务的交互方式：用户无需再手动配置连接或发布消息，只需通过自然语言指令，即可让 MQTTX Copilot 自动执行操作。这一特性在快速 MQTT 交互测试、调试以及教学场景中展现出重要价值，极大提升了效率和易用性。
结论
将 MCP 整合到 MQTTX 是 EMQ 连接物联网与 AI 技术融合愿景中的关键一步。目前的 beta 版本已经实现让 AI 助手通过自然语言与 MQTT 服务交互，但我们的目标远不止于此。
EMQ 正在积极开发「MCP over MQTT」实现方案，旨在利用 MQTT 的服务发现和发布-订阅机制来突破现有 MCP 架构的限制。这些探索将为智能物联网通信奠定坚实基础，结合 MQTTX Copilot 的 AI 服务能力，未来将支持模式生成、连接诊断及测试数据创建等更多功能。
欢迎社区成员体验这些新功能并提供反馈，助力开发更友好、更强大的 MQTT 操作解决方案。
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