isaac-sim-mcp
Isaac Sim MCP拡張は、NVIDIAのIsaac Simを自然言語で操作するためのフレームワークです。会話型AIからの入力を受け取り、シミュレーションを正確に操作することができます。ロボットの動きやシーンのカスタマイズが可能で、障害物のナビゲーションを含む高度なロボットシミュレーションを実現します。
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難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
NVIDIA Isaac Sim 4.2.0 or higherPython 3.9++1 more
インストール方法
インストール方法
前提条件
NVIDIA Isaac Sim: 4.2.0以上
Python: 3.9以上
Cursor AIエディタ: MCP統合用
インストール手順
1. リポジトリのクローン
bash
cd ~/Documents
git clone https://github.com/omni-mcp/isaac-sim-mcp
2. 拡張機能のインストールと有効化
拡張機能の場所をプロジェクトフォルダに設定します。拡張機能の場所:
~/Documents/isaac-sim-mcp拡張機能ID:
isaac.sim.mcp_extensionbash
Isaac Simのインストールディレクトリにcd
cd ~/.local/share/ov/pkg/isaac-sim-4.2.0
./isaac-sim.sh --ext-folder /home/ubuntu/Documents/isaac-sim-mcp/ --enable isaac.sim.mcp_extension
3. MCPサーバーのインストール
1ターミナルで以下を実行し、MCPサーバーが正常に起動することを確認します。
bash
uv pip install "mcp[cli]"
uv run /home/ubuntu/Documents/isaac-sim-mcp/isaac_mcp/server.py
2Cursorを起動し、フォルダ
~/Documents/isaac-sim-mcpを開きます。3Cursorの設定でMCPサーバーを追加します:
json
{
"mcpServers": {
"isaac-sim": {
"command": "uv run /home/ubuntu/Documents/isaac-sim-mcp/isaac_mcp/server.py"
}
}
}
設定方法
設定方法
基本設定
MCPサーバー設定
Cursorの設定ファイルを編集してMCPサーバーを追加します。json
{
"mcpServers": {
"isaac-sim": {
"command": "uv run /home/ubuntu/Documents/isaac-sim-mcp/isaac_mcp/server.py"
}
}
}
環境変数
以下の環境変数を設定する必要があります。bash
export BEAVER3D_MODEL=
export ARK_API_KEY=
export NVIDIA_API_KEY=""
使用例
使用例
基本的な使用方法
Pythonでの使用
python
import requests
def call_mcp_tool(tool_name, params):
response = requests.post(
'http://localhost:8766/mcp/call',
json={
'tool': tool_name,
'parameters': params
}
)
return response.json()
使用例
result = call_mcp_tool('move_robot', {
'direction': 'forward',
'distance': 5
})
print(result)
コマンドラインでの使用
bash
curl -X POST http://localhost:8766/mcp/call -H "Content-Type: application/json" -d '{"tool": "set_lighting", "parameters": {"intensity": 0.8}}'
使用ケース
自然言語でロボットに特定の動作を指示する。
シーンの照明をカスタマイズして、異なる環境をシミュレートする。
障害物を避けるためのロボットの経路を動的に計算する。
シミュレーションの実行前にコードをプレビューして、エラーを防ぐ。