Подключение MCP / Agent

В этой статье описано, как интегрировать FIRERPA с большими моделями (на основе MCP или команд). FIRERPA уже реализует на нижнем уровне протокол MCP-сервера и нативную функцию tool call OpenAI, что позволяет самостоятельно разрабатывать MCP-плагины и предоставлять их через стандартный порт 65000 либо наследовать класс Agent для полностью автоматического вызова инструментов. Также мы встроили автоматизированный MCP-сервис.

Встроенная команда agent

С помощью встроенной команды agent можно быстро выполнять полностью разговорные задачи с помощью большой модели. Поддерживаются любые провайдеры, совместимые с OpenAI API + tool call, или собственные сервисы. Вместе со встроенным crontab вы можете настроить запуск разговорных задач по расписанию.

Подсказка

Команда agent должна использоваться во встроенном терминале; также необходимо указать действующий API и ключ. Поведение разных больших моделей может различаться — выберите наиболее подходящую. Мы рекомендуем Gemini, OpenAI, DeepSeek, GLM и другие.

Имя параметраТипОбязательныйПо умолчаниюОписание
--apiстрока (str)да-Конечная точка API
--modelстрока (str)да-Название модели
--temperatureчисло с плавающей точкой (float)нет0.2Температура сэмплирования модели
--keyстрока (str)да-Ключ API для аутентификации
--visionлогическое значение (bool)нетFalseВключить режим зрения
--imsizeцелое число (int)нет1000Размер изображения в режиме зрения
--promptстрока (str)да-Инструкция, выполняемая агентом (Agent)
--max-tokensцелое число (int)нет16384Максимальное количество генерируемых токенов
--step-delayчисло с плавающей точкой (float)нет0.0Задержка между шагами

Внимание

Обратите внимание: параметр --api должен содержать полный адрес, а не base_url. Обычно к base_url необходимо добавить /chat/completions, чтобы получить полный адрес API.

После подготовки необходимой информации вы можете ввести в терминале удалённого рабочего стола следующую команду, чтобы ИИ автоматически управлял вашим устройством.

agent --api https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/chat/completions --key YOUR_API_KEY --model gemini-2.5-flash --prompt "Открой приложение «Настройки», имя пакета com.android.settings, найди настройки сети и включи режим полёта"

Если ваша задача слишком длинная, подсказку для модели также можно передать через файл.

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

Подключение Claude и Cursor (MCP)

В этом разделе описано, как подключить MCP-функции FIRERPA к клиентам больших моделей. В качестве примеров рассмотрены Claude и Cursor; вы также можете использовать эту возможность в любом другом приложении, поддерживающем протокол MCP.

Примечание

Встроенный MCP-сервис FIRERPA поддерживает tool call, resource read, а также prompts, уведомления о ходе выполнения и журналирование.

Использование официального расширения

Для Claude сначала откройте страницу настроек Claude и выполните действия, показанные на рисунке. Затем в соответствии с подсказками отредактируйте файл конфигурации claude_desktop_config.json Claude и добавьте следующую JSON-конфигурацию MCP-сервиса.

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

Пример

Для Cursor откройте Cursor Settings, выполните действия согласно рисунку и введите следующую конфигурацию.

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

Пример

Внимание

Пожалуйста, замените адрес в конфигурации на IP-адрес вашего собственного устройства.

Создание MCP-расширений

Мы предоставляем пример MCP-плагина. Вы можете скачать его по ссылке examples/user-home/modules/extension/firerpa.py. Вы можете использовать его как образец для написания собственного плагина или расширения его функций. После скачивания скрипта расширения загрузите его через удалённый рабочий стол или вручную с помощью push в каталог ~/modules/extension на устройстве и перезапустите службу FIRERPA. MCP-расширения FIRERPA развёртываются в виде Python-скриптов в каталоге ~/modules/extension на устройстве и автоматически загружаются после перезапуска службы.