MCP / Agent 連携¶

このドキュメントでは、FIRERPA と大規模言語モデル（LLM）を連携する方法について説明します（MCP またはコマンドベース）。FIRERPA は MCP サーバープロトコルと OpenAI のネイティブ tool call 機能を内部で実装しており、ユーザー独自の MCP プラグインを作成し、標準ポート 65000 でサービスを提供したり、Agent クラスを継承して全自動のツール呼び出しを実現したりすることが可能です。また、組み込みの自動化 MCP サービスも提供しています。

組み込み Agent コマンド¶

組み込みの agent コマンドを使用すると、大規模言語モデルを介して自然言語のタスクを迅速に実行できます。OpenAI API + tool call に対応した任意のサービスプロバイダーや独自構築のサービスをサポートします。組み込みの crontab と組み合わせることで、自然言語タスクの定時実行を実現できます。

ヒント

agent コマンドは組み込み端末内で使用する必要があり、有効な API エンドポイントとキーを提供する必要があります。各 LLM のパフォーマンスは異なる場合があるため、最適なものを選択してください。Gemini、OpenAI、DeepSeek、GLM などを推奨します。

パラメータ名	型	必須	デフォルト値	説明
`--api`	文字列 (str)	はい	-	API エンドポイント
`--model`	文字列 (str)	はい	-	モデル名
`--temperature`	浮動小数点数 (float)	いいえ	`0.2`	モデルのサンプリング温度
`--key`	文字列 (str)	はい	-	認証用の API キー
`--vision`	真偽値 (bool)	いいえ	`False`	ビジョンモードを有効にするかどうか
`--imsize`	整数 (int)	いいえ	`1000`	ビジョンモード時の画像サイズ
`--prompt`	文字列 (str)	はい	-	エージェントが実行する命令
`--max-tokens`	整数 (int)	いいえ	`16384`	生成する最大トークン数
`--step-delay`	浮動小数点数 (float)	いいえ	`0.0`	ステップ間の遅延時間

注目

注意点として、--api パラメータに指定するアドレスは完全な URL であり、base_url ではありません。通常は base_url の末尾に /chat/completions を付加して完全な API アドレスを組み立てる必要があります。

必要な情報を準備したら、リモートデスクトップの端末で以下のコマンドを入力することで、AI にデバイスを自動操作させることができます。

agent --api https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions --key YOUR_API_KEY --model gemini-2.5-flash --prompt "帮我打开设置 APP，包名 com.android.settings，找到网络设置，开启飞行模式"

タスクのプロンプトが長すぎる場合は、ファイル経由でモデルへの指示を提供することもできます。

agent --api https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions --key YOUR_API_KEY --model gemini-2.5-flash --prompt /path/to/prompt.txt

Claude & Cursor との連携（MCP）¶

このセクションでは、FIRERPA の MCP 機能を LLM クライアントに統合する方法を説明します。ここでは Claude と Cursor を例に説明しますが、MCP プロトコルをサポートする他の環境でも使用できます。

注釈

FIRERPA 組み込みの MCP サービスは、tool call、リソース読み取り、プロンプト、進捗通知、ログをサポートしています。

公式拡張機能の使用¶

Claude の場合、まず Claude の設定画面を開き、図のように操作します。次に、指示に従って Claude の claude_desktop_config.json 設定ファイルを編集し、以下の MCP JSON サービス設定を記述します。

{"mcpServers": {"firerpa": {"command": "npx", "args": ["-y", "supergateway", "--streamableHttp", "http://192.168.0.2:65000/mcp/"]}}}

Cursor の場合は、Cursor の設定を開き、図のように操作して以下の設定を入力します。

{"mcpServers": {"firerpa": {"url": "http://192.168.0.2:65000/mcp/"}}}

注目

設定内のアドレスは、ご自身のデバイスの IP アドレスに置き換えてください。

MCP 拡張機能の作成¶

サンプルの MCP プラグインを提供しています。extensions/firerpa.py からダウンロードでき、その実装を参考にして独自のプラグインを作成したり、機能を拡張したりすることができます。拡張プラグインスクリプトをダウンロードしたら、リモートデスクトップまたは手動の push でデバイスの ~/modules/extension ディレクトリにアップロードし、FIRERPA サービスを再起動します。FIRERPA の MCP 拡張機能は Python スクリプトとしてデバイスの ~/modules/extension ディレクトリに配置され、サービスの再起動時に自動的に読み込まれます。