引言：MQTTX 與 MCP 的融合

作為最受歡迎的 MQTT 客戶端工具，MQTTX 在 1.12.0 beta 版本中集成了模型上下文協議（MCP）到 Copilot AI 功能中，顯著提升了服務能力。這一融合讓 MQTTX 轉變為 MCP Host（也就是發起請求的 LLM 應用程序），支持 MQTTX Copilot 直接與 MQTT 服務（如 EMQX）和本地資源進行交互。這種將大語言模型（LLM）與 MQTT 操作相結合的方式，為物聯網自動化、監控和開發帶來了全新可能。

下載最新版本：Release v1.12.0-beta.2 · emqx/MQTTX

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MCP 簡介

模型上下文協議（MCP）提供了 AI 模型與外部數據源或工具間的標準化接口，可以理解為「AI 應用的 USB-C 接口」。通過這一協議，MQTTX Copilot 可以實現以下功能：

• 訪問訓練數據之外的上下文信息。
• 與本地和遠程系統進行安全交互。
• 在各種 AI 提供商間維持統一接口。
• 通過標準化工具調用實現特定功能。

MCP 基于客戶端-服務器架構設計，Host 應用（比如 Cursor、MQTTX 等）內置 MCP 客戶端，通過客戶端連接到 MCP 服務器以提供特定功能。這種架構不僅確保了數據在用戶自有基礎設施中的安全存儲，同時還支持強大的 AI 驅動工作流。

MQTTX Host 功能實現概覽

通過集成 MCP 客戶端，MQTTX 成為 MCP Host，可以與各種 MCP 服務器連接，這一實現支持：

• SSE（服務器推送事件）和 Stdio（標準輸入輸出）兩種 MCP 服務器類型。
• 通過 MQTTX 設置界面進行簡單配置。
• 集成多種 AI 模型，包括 OpenAI GPT-4o、Claude 3.5/3.7、Grok 2 和 DeepSeek 等。
• 對特定模型提供「思維鏈」支持，實現高級推理能力。

配置過程非常簡單，用戶只需通過 MQTTX 設置面板，將 MCP 服務器設置為命令行進程或 HTTP 端點即可。

應用場景：MQTTX 中的 MCP 實踐

讓我們通過實例來探索如何在 MQTTX 中設置和使用 MCP：

在 MQTTX 中設置 MCP

1. 打開 MQTTX 并導航至左側邊欄的「設置」。
2. 啟用 Copilot 功能并使用 API 密鑰配置您偏好的 AI 模型。
3. 向下滾動至 MCP 部分并啟用它。
4. 在提供的輸入框中以 JSON 格式添加 MCP 服務器配置。
5. 添加配置后，可用服務器將顯示在下方列表中。
6. 點擊右上角的「連接」按鈕，測試服務器連接。
7. 對于成功連接的服務器，您將看到可用工具列表。
8. 使用「禁用/啟用」開關切換服務器狀態。

本地文件系統集成

通過文件系統 MCP 服務器，Copilot 可以與您的本地文件交互，直接生成并保存代碼到指定目錄：

{"mcpServers": {"filesystem": {"command": "npx","args": ["-y","@modelcontextprotocol/server-filesystem","/Users/username/Desktop","/Users/username/Downloads"]}}
}

具體工作流程示例如下：

1. 按照上述方式配置文件系統 MCP 服務器。
2. 在 Copilot 聊天框中，使用 @connection 關鍵詞提取當前連接詳情。
3. 要求 Copilot “為這個 MQTT @connection 生成 JavaScript 代碼并將其保存到 /Users/username/Downloads 路徑下，命名為 mqtt-test.js”。
4. AI 將使用 MCP 創建文件并保存到您指定的位置。

在終端中使用 cat mqtt-test.js 命令可以驗證代碼已成功創建，并包含了正確的連接參數。

這種方法通過消除「復制粘貼」的工作流程，極大地簡化了開發過程：代碼會直接生成并保存到您需要的位置，隨時可以執行。

通過 MCP SSE 服務器進行 MQTT 操作

要通過 AI 直接執行 MQTT 操作，您可以部署自定義的 MQTTX MCP SSE 服務器（https://github.com/ysfscream/mqttx-mcp-sse-server）。

{"mcpServers": {"mqttx-server": {"url": "http://localhost:4000/mqttx/sse"}}
}

具體工作流程示例如下：

1. 在本地或云端部署 MQTTX MCP SSE 服務器。
2. 按照上述方式在 MQTTX 中配置服務器。
3. 在 Copilot 聊天框中，輸入請求：“連接到 mqtt://broker.emqx.io:1883 并向 testtopic/mcp 主題發布消息”。
4. 在另一個 MQTTX 連接中，訂閱相同的主題。
5. AI 將通過 MCP 調用發布的消息，并實時顯示在您的訂閱窗口中。

這一功能徹底改變了用戶與 MQTT 服務的交互方式：用戶無需再手動配置連接或發布消息，只需通過自然語言指令，即可讓 MQTTX Copilot 自動執行操作。這一特性在快速 MQTT 交互測試、調試以及教學場景中展現出重要價值，極大提升了效率和易用性。

結論

將 MCP 整合到 MQTTX 是 EMQ 連接物聯網與 AI 技術融合愿景中的關鍵一步。目前的 beta 版本已經實現讓 AI 助手通過自然語言與 MQTT 服務交互，但我們的目標遠不止于此。

EMQ 正在積極開發「MCP over MQTT」實現方案，旨在利用 MQTT 的服務發現和發布-訂閱機制來突破現有 MCP 架構的限制。這些探索將為智能物聯網通信奠定堅實基礎，結合 MQTTX Copilot 的 AI 服務能力，未來將支持模式生成、連接診斷及測試數據創建等更多功能。

歡迎社區成員體驗這些新功能并提供反饋，助力開發更友好、更強大的 MQTT 操作解決方案。

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