cc.roboparts/roboparts

Est-ce que cc.roboparts/roboparts est sûr ?

Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « cc.roboparts/roboparts » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.

Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.

Les 20 outils

• bom_compatibility_check≈ 150 tokens

  对一组零部件（BOM，物料清单）做两两兼容性矩阵。输入已有条目 ID（可含开源贡献层 OSS-xxx），返回每个组合在 protocol/electrical/mechanical/software 四维的判定与理由。判定基于厂商公开声明字段的规则推断而非实测；未声明维度记为无法判定，不会为了填满矩阵而编造结论。返回的 verdict_reason 才是结论依据，overall_compatible=null 表示"证据不足"，不等于不兼容。

  Paramètres, retour & exemple (1)

  Paramètres

  • component_ids · array · requis
    待校验的零件 ID 列表，如 ["ACT-001","SENS-001","PROTO-012"]。ID 必须真实存在：先用 search_components 取得，不要自行拼造（ID 前缀与 category 非一一对应）。支持主库零件与开源贡献层 OSS-xxx 混合。至少传 2 个才有意义。

  Exemple d'appel

  {"name": "bom_compatibility_check", "arguments": {"component_ids": []}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• check_co_mount≈ 187 tokens

  查询**共装**关系（第三种关系类型，三段 A↔宿主↔B）：某个机器人本体能否同时装下两个器件（典型问题：「这台 UR5e 能同时装夹爪和六轴力传感器吗」）。与 check_compatibility 的区别：后者判「A 能不能插进 B」（二段互插），本工具判「A 和 B 能不能同时挂在同一台机器人的工具侧」。★ 三段判据：机械同型 + 宿主工具侧位数预算 + 信号角色互补。port_exhausted 表示「**装不下**（工程约束，如需转接/换本体）」，与 unknown（「数据不足，不知道」）严格区分。★ 参数：传 host+a+b 得单对裁决（附证据链）；只传 host 得该宿主的单件可装性 + 工具侧取证；不传参得全层摘要（含关系语义与示例）。只读、免鉴权。返回含 caliber 字段，口径与 check_compatibility 不同、不可混用。

  Paramètres, retour & exemple (3)

  Paramètres

  • a · string · optionnel
    器件 A 的实体 id，如 ACT-028。需与 b 同时给。
  • b · string · optionnel
    器件 B 的实体 id，如 SENS-047。需与 a 同时给。
  • host · string · optionnel
    宿主机器人 id，如 HUB-030（UR3e）、HUB-031（UR5e）、SUPERDEX-fr3。

  Exemple d'appel

  {"name": "check_co_mount", "arguments": {"a": "texte", "b": "texte", "host": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• check_compatibility≈ 177 tokens

  判定两个零部件在 protocol（协议）/ electrical（电气）/ mechanical（机械）/ software（ROS2）四个维度的兼容性，返回逐维结论、总体判定与置信说明。注意：结论基于厂商公开声明字段做规则推断，非实验室实测；厂商未声明的维度记为"无法判定"，既不计入兼容也不计入不兼容。

  Paramètres, retour & exemple (2)

  Paramètres

  • component1_id · string · requis
    零件 1 的 ID，形如 ACT-001 / CHIP-001 / PROTO-012。请先用 search_components 取得，不要自行拼造：ID 前缀与 category 并非一一对应（例如 sensors 品类下存在 CHIP-67，platforms 下存在 ACT-patsnap-actuator；实时不一致条数见 GET /mcp 的 dataset.id_category_mismatch），按品类猜前缀会取到错误条目或直接查无此项。
  • component2_id · string · requis
    零件 2 的 ID，取值方式同 component1_id。两个 ID 可以属于不同品类（跨品类比对正是本工具的用途）。

  Exemple d'appel

  {"name": "check_compatibility", "arguments": {"component1_id": "texte", "component2_id": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• compare_components≈ 119 tokens

  并排对比 2~6 个零部件的关键参数（torque/speed/voltage/protocol/interface/weight/price），相同值自动标注，替代为同一目的连发多次 get_component_detail。缺失字段以 null 呈现，不代表不支持该特性；跨厂商数值比较请配合 get_parameter_semantics。

  Paramètres, retour & exemple (1)

  Paramètres

  • ids · array · requis
    待对比零部件 ID 数组（2~6 个），形如 ["ACT-001", "ACT-002"]。请先用 search_components 确认 ID。

  Exemple d'appel

  {"name": "compare_components", "arguments": {"ids": []}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• explain_compose_frontier≈ 182 tokens

  【研究层口径 · 与 check_compatibility 的四维不同】查询 RoboParts 三轴组合判定（mechanical 机械 / electrical 电气 / signal 信号角色）的现算结论：整体 composed/type_error/unknown、逐轴裁决与理由，以及「为什么 composed 通常为 0」的归因（L1 跨角色 → L2 机械可判定 → L3 全轴可判定的三层分解）。适合回答「这两个零件为什么判为 type_error」「哪些配对能真的装起来」「composed=0 是数据缺口还是关系类型问题」。只读、免鉴权。**注意口径差异**：本工具用 signal 角色互补（执行器↔传感器），check_compatibility 用 protocol 总线 + ROS2 支持，两者维度不同不可混用。

  Paramètres, retour & exemple (2)

  Paramètres

  • component1_id · string · optionnel
    零件 1 的 ID，形如 ACT-001 / GRIP-002 / SENS-852。请先用 search_components 取得。
  • component2_id · string · optionnel
    零件 2 的 ID。若省略，则只返回库级聚合结论（frontier 概览 + composed 归因）。

  Exemple d'appel

  {"name": "explain_compose_frontier", "arguments": {"component1_id": "texte", "component2_id": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• explain_connector_types≈ 68 tokens

  【研究层口径】查询连接器取证与类型判据：已核实的连接器（针数/针序/供电）、「同族不同变体」的不可互插案例，以及 (family, pins, pinout) 三元组判据。适合回答「这两个连接器能不能互插」「同为 M8 为什么判不兼容」「pinout 为 null 是什么意思」。只读、免鉴权。

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "explain_connector_types", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• explain_evidence_cohort≈ 58 tokens

  【研究层口径】查询「最小可行同质集」取证判据：补哪一条数据最值、为什么单条声明的边际收益为 0、以及应按缺口画像批量取证的顺序。适合回答「取证该从哪开始」「补机械声明率有没有用」「K=2 是什么意思」。只读、免鉴权。

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "explain_evidence_cohort", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• explain_evidence_mdv≈ 61 tokens

  【研究层口径】查询边际声明价值（MDV）：各轴未声明节点的零贡献率、哪些取证方向边际收益恒为 0、以及瓶颈轴是哪个。适合回答「补哪个轴最划算」「某个轴还有取证价值吗」。只读、免鉴权。口径与 check_compatibility 不同，不可混用。

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "explain_evidence_mdv", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• get_behavior_evidence≈ 95 tokens

  查询**行为证据**：开源 VLA 在真机上的 benchmark 成功率（引用论文/官方报告，**非本仓自造日志**——本项目按锚点禁止造仿真器/训练栈）。适合回答「GR00T 真机成功率多少」「SmolVLA 有实测数据吗」「仿真成绩能不能当真机用」。★ 三条纪律：① 仿真（sim）与真机（real）**严格分列**，不可合并统计；② 只收录**有对照组**的数字（孤证可能是 cherry-pick）；③ 官方未报告的指标 value=null，不折算。样本量官方均未报告 ⇒ 不可用于统计比较。只读、免鉴权。

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "get_behavior_evidence", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• get_body_binding≈ 100 tokens

  查询**开源 VLA → 机器人本体**的绑定及其强度分档。强度四档：validated（论文明写真机评测跑在该本体）/ family（论文列该族）/ adaptable（官方称可微调，非特定硬件验证）/ category_only（只登记类别）。另有两个**非绑定态**：blocked_missing_body（依据充分但本体不在库内）与 category_only。适合回答「OpenVLA 能装在哪台机器人上」「这个绑定可信吗」「为什么 SmolVLA 没有 body_robot」。★ 只绑开源 VLA——闭源模型无公开验证栈，不编造绑定。只读、免鉴权。

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "get_body_binding", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• get_component_detail≈ 114 tokens

  按 ID 获取单个零部件的完整字段，包含 source_tier（数据来源等级）、confidence（置信度）、data_quality 与 mechanical_interface 等元数据。用于在做出采购/设计决策前核对证据强度。

  Paramètres, retour & exemple (1)

  Paramètres

  • id · string · requis
    零部件 ID，如 ACT-001 / CHIP-001 / SENS-001。大小写与连字符需完全匹配，不做模糊查找；建议先由 search_components 返回值取得。注意 ID 前缀不能反推 category（库内存在前缀与品类不一致的条目，实时条数见 GET /mcp 的 dataset.id_category_mismatch）。

  Exemple d'appel

  {"name": "get_component_detail", "arguments": {"id": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• get_parameter_semantics≈ 62 tokens

  获取参数口径规范：同一个 torque/speed 字段在不同厂商那里含义可能不同（库内 torque 出现 19 种口径、speed 37 种，甚至混入 Gbps 与 rad/s）。本工具返回物理红线、单位换算、可比性分级与向厂商问询的清单，用于判断两份参数表到底能不能直接比较。

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "get_parameter_semantics", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• get_research_progress≈ 92 tokens

  查询「核心目标完成度」的可复现判据：把核心目标（脑×体×智做成机器可校验的组合 + 全链路可溯源）拆成四个维度的分项，每项给出分子/分母/口径/剩余缺口，并报出门控与朴素两个口径的加权完成度。适合回答「这个项目做到什么程度了」「核心目标完成了几成」「composed 为什么是 0」。只读、免鉴权。★ 口径警告：这是**一个口径**下的数字，不是客观测量；权重可争议；且采用**门控口径**——核心判据（composed）为 0 时 body 维记 0，因为「判定基础设施建成」不等于「组合成立」。

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "get_research_progress", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• get_robot_tool_side≈ 81 tokens

  查询机器人本体的**工具侧接口取证**：工具法兰（ISO 9409-1 标号）、工具 I/O 位数、连接器型号与承载信号。适合回答「这台机器人工具侧有几个电气接口」「tool_io_ports 为什么是 null」「UR 的工具侧能挂几个传感器」。★ tool_io_ports 是**一手取证的整数位计数**（不是针数）；未取证者留 null，判据据此走 unknown，**不按型号名推断**。只读、免鉴权。

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "get_robot_tool_side", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• get_standard_audit≈ 92 tokens

  返回标准登记表 ↔ 实体声明 的自动交叉校验结果：哪些机械/总线声明能被已知标准集核实、哪些声明的编码不在已知指定集中（无法核实），以及登记表缺口与行业标准覆盖情况。这是数据质量自检，不是兼容性裁决；其作用是指出"声明了但出处存疑"的条目，供人工补全证据。

  Paramètres, retour & exemple (1)

  Paramètres

  • scope · string · optionnel · all | conflicts
    返回范围：all=完整审计报告（默认）；conflicts=仅数据质量冲突条目。

  Exemple d'appel

  {"name": "get_standard_audit", "arguments": {"scope": "all"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• lint_urdf≈ 192 tokens

  对 URDF（Unified Robot Description Format）XML 文件做静态兼容性检查。返回结构化 JSON 报告，含 severity（error/warning/info）、issues 数组、summary 与 stats。检查 10 类问题：XML 解析错误、缺失根 link、关节限位缺失、关节类型非法、重复 link 名、运动学树循环、缺少 ROS 工业标准帧（flange/tool0/base）、缺少 origin、缺少 inertial 数据、mesh 路径问题。只读、免鉴权。适用于上传 URDF 到 RoboParts 前做兼容性预检。

  Paramètres, retour & exemple (2)

  Paramètres

  • urdf_xml · string · requis
    URDF XML 文件内容（完整 XML 字符串，含 <?xml ... ?> 声明）。支持 DOMParser 与正则 fallback 双解析路径。最大 512KB，超出截断并返回 parse_error。
  • check_level · string · optionnel · all | errors_only | warnings_and_errors
    检查严格度：all=全部检查（默认），errors_only=仅返回 error 级别，warnings_and_errors=warning+error。

  Exemple d'appel

  {"name": "lint_urdf", "arguments": {"urdf_xml": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• recommend_for_application≈ 237 tokens

  按应用场景推荐零部件组合，可选预算上限（USD）。返回各品类的候选项及推荐理由。这是基于库内字段的启发式筛选，不构成工程选型意见，最终仍需核对厂商原始数据手册。

  Paramètres, retour & exemple (3)

  Paramètres

  • count · number · optionnel
    每品类返回条数，默认 3，上限 10（超出按 10 截断）。四个品类各自独立计数。
  • budget · number · optionnel
    单件预算上限（USD，正数），可选。**价格字段覆盖率有限**（实时覆盖数见 GET /mcp 的 dataset.priced），因此本参数只能剔除「确定超预算」的条目，不能保证结果全部在预算内。每条结果会附 price_fit：within（确定在预算内）/ partial（区间跨越预算）/ unknown（库内无价格，未经校验）。不传则不做任何价格筛选，也不返回 price_fit。
  • application · string · requis · humanoid | quadruped | robot_arm | amr | industrial
    应用场景，必填，取值限 enum。判定方式是拿一组固定场景词去匹配条目的 applications/name/type/description 字段，而非人工标注的场景分类：humanoid=人形/双足，quadruped=四足，robot_arm=机械臂/协作臂，amr=移动机器人/AGV，industrial=工业产线。若某品类下无任何条目命中该场景，该品类会退化为品类罗列并在 scene_matched=false 中标明，此时结果不代表适配该场景，应改用 search_components 按具体参数筛选。

  Exemple d'appel

  {"name": "recommend_for_application", "arguments": {"application": "humanoid"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• review_compatibility≈ 144 tokens

  对两个零部件做「多 Agent 质保复核」：Worker 层执行标准四维兼容性裁决（与 /api/compatibility 同一引擎），Governor 层独立复核结论——按证据强度给出 L0–L3 风险分级、在证据不足 2 条时把"兼容"降级为"需人工确认"、对无法判定项显式列出缺失证据段。返回四维细节 + 证据契约 + governor_review。只读、免鉴权。

  Paramètres, retour & exemple (2)

  Paramètres

  • component1_id · string · requis
    零件 1 的 ID，形如 ACT-001 / CHIP-001 / PROTO-012。请先用 search_components 取得，不要自行拼造。
  • component2_id · string · requis
    零件 2 的 ID，取值方式同 component1_id。两个 ID 可以属于不同品类。

  Exemple d'appel

  {"name": "review_compatibility", "arguments": {"component1_id": "texte", "component2_id": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• search_components≈ 340 tokens

  搜索机器人零部件。可按品类、关键词筛选，返回匹配条目的摘要（id/name/category/manufacturer/关键规格/证据等级）。覆盖执行器、传感器、芯片、通信协议、接口、机器人平台、具身智能模型等 20 个品类。库存实时口径（总数/可选型/已隔离）见 initialize 的 instructions 或 GET /mcp 的 dataset 字段 —— 此处不写死数字，避免文案与真实库存漂移。

  Paramètres, retour & exemple (4)

  Paramètres

  • limit · number · optionnel
    返回条数上限，默认 10，最大 50（超出按 50 截断）。
  • keyword · string · optionnel
    关键词，对 name / name_en / manufacturer / type / protocol / interface / description 七个字段做大小写不敏感的**子串**匹配（非分词、非模糊、不纠错）。**中英文命中集合可能完全不重叠**，务必两种都试：实测 "六维力" 命中 16 条、"force torque" 命中 2 条、交集为 0（部分国产条目尚无英文名）。多个词不做 AND 拆分，"harmonic drive 20Nm" 会被当作一整个串匹配，实测返回 0 条；请只给一个词（如 "harmonic" 命中 9 条），再用 category 收窄。
  • category · string · optionnel · actuators | sensors | chips | interfaces | protocols | llms | platforms | flexible_actuators
    品类精确筛选，取值必须来自 enum（严格相等，不做别名映射：传 "actuator"、"电机" 均返回空）。不传则跨全部 20 个品类检索。注意品类与 ID 前缀不是一一对应的，请以本字段为准。
  • include_market_intelligence · boolean · optionnel
    默认 false。库内另有 3 条市场情报条目（专利地图/咨询报告/趋势条目），它们不是可采购零件，默认不返回；仅在你确实想查行业研究材料时设为 true。

  Exemple d'appel

  {"name": "search_components", "arguments": {"limit": 1, "keyword": "texte", "category": "actuators", "include_market_intelligence": true}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• semantic_search≈ 123 tokens

  用自然语言描述需求（如"人形机器人髋部高扭矩电机"）做语义召回，返回最相近的零部件。语义索引由离线哈希 TF-IDF 向量（构建时预计算、零外发、零外部模型）在当前全量实体上生成，是兼容性判定之外的"发现"通道：当你不确定零件的确切型号或参数名时，用它比关键词子串匹配更稳。索引不可用时自动降级为关键词检索，并明确告知。

  Paramètres, retour & exemple (2)

  Paramètres

  • k · number · optionnel
    语义召回返回的候选零部件条数（top-k），默认 5，取值 1–30；数值越大召回越广但越可能偏离查询意图。
  • query · string · requis
    自然语言查询，如"六维力传感器 防水"或"ROS2 通信模组"。中英文均可，建议具体。

  Exemple d'appel

  {"name": "semantic_search", "arguments": {"query": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

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