ardupilot-mcp
Enables natural language analysis of ArduPilot flight logs (.bin files) via AI chat apps like Claude Desktop, Cursor, and VS Code, providing explanations and answering questions about flight issues.
README
ardupilot-mcp
🇹🇷 Türkçe · 🇬🇧 English
<!-- mcp-name: io.github.furkanisikay/ardupilot-mcp -->
Drone'un mu düştü ya da kötü mü uçtu? ArduPilot uçuş kontrolcüsü her uçuşta bir kara-kutu dosyası tutar — .bin uçuş logu. Bu araç o dosyayı okur ve bir yapay zekâ sohbet uygulamasının uçuşta ne olduğunu düz dille anlatmasını sağlar: düşük batarya, aşırı titreşim, GPS kaybı, kablo arızası, kötü ayar… Tahminle değil, deterministik bir kontrol motoruyla.
Nasıl bir şey bu? Kendi penceresi/uygulaması yok. Bir yapay zekâ sohbet uygulamasına takılır — Claude Desktop, Cursor, VS Code gibi (bunlara "MCP istemcisi" denir). Önce o uygulamalardan birini kurarsın, bu aracı ona eklersin, sonra düz dille sorarsın. (MCP = Model Context Protocol; bu uygulamaların araçlarla konuştuğu standart "fiş".)
Neden bunu kullanayım?
Mission Planner'ın Auto Analysis'i ve UAV Log Viewer zaten var ve iyiler — ama farklı bir iş yapıyorlar. Kısaca: o araçlar veriyi gösterir, yorumu sen yaparsın; bu araç veriyi yorumlar, düz dille anlatır ve sorularını cevaplar.
| MP Auto Analysis | UAV Log Viewer | ardupilot-mcp | |
|---|---|---|---|
| Çıktı | sabit geç/kal listesi | grafik + 3B uçuş tekrarı | düz dille açıklama + sohbet |
| "Neden düştü?" diye sorup gerekçeli cevap | — | — | ✓ |
| Doğal dille takip sorusu ("15–30 sn titreşim?") | — | — | ✓ |
| Konfig/kurulum hataları (param denetimi, kalibrasyon, kablo, pre-arm) | kısmen | — | ✓ |
| Fiziksel muhakeme (güç marjı, itki/ağırlık) | — | — | ✓ |
| Her bulguda resmi ArduPilot doküman linki | — | — | ✓ |
| Grafik / 3B harita görselleştirme | — | ✓ | — |
| Anında, kurulum yok | ✓ (MP'de hazır) | ✓ (web) | AI istemcisi + uv gerekir |
Diğerlerini ne zaman kullan: bir sinyali grafikte görmek veya uçuş yolunu 3B izlemek için → UAV Log Viewer. Elinde Mission Planner açıkken hızlı bir geç/kal için → MP Auto Analysis. Bu araç onların yerini almaz; "neden böyle oldu?"yu açıklaması ve takip sorularını cevaplaması, kararı deterministik bir motora + resmi dokümana dayandırması, ve uçuş sinyallerinin yanı sıra konfig/kurulum ve fiziksel tarafı da kapsaması için var. Ayrıca tamamen offline ve salt-okunur çalışır.
Hızlı başlangıç (5 dakika)
En kısa yol — Claude Desktop ile:
- Claude Desktop'ı kur: https://claude.ai/download
- uv'yi kur — bu aracı senin yerine indirip çalıştıran küçük, ücretsiz bir program (
uvxonunla gelir):- Windows (PowerShell):
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" - macOS / Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh - Dokümanı: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ · Çalıştı mı:
uv --versionbir sürüm yazmalı.
- Windows (PowerShell):
- Claude Desktop'ta Settings → Developer → Edit Config; şunu yapıştır ve kaydet:
Sonra Claude Desktop'ı tamamen kapatıp yeniden aç — pencereyi kapatmak yetmez; sistem tepsisinden de çık.{ "mcpServers": { "ardupilot-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"] } } } - Bir
.binlogu edin (aşağıdaki Uçuş logunu nereden bulurum?). Elinde yoksa AI istemcisi olmadan dene ile demo üret. - Sohbet kutusuna yaz: "C:\loglar\ucus.bin logunu analiz et — neden düştü?" (yolu kendi dosyanla değiştir).
uv yerine pip kullanmak ya da başka bir uygulama (Cursor, VS Code, Cline, LM Studio…) eklemek için → İstemcine ekle.
Uçuş logunu (.bin) nereden bulurum?
Uçuş kontrolcün her uçuş için bir .bin DataFlash logu kaydeder. Bilgisayarına almak için:
- En kolayı — Mission Planner: USB ile bağlan → Flight Data → DataFlash Logs → Download DataFlash Log Via Mavlink → uçuşu seç → kaydet (ör.
C:\loglar\). QGroundControl da olur. - Ya da SD karttan: kontrolcünün SD kartında genelde
APM/LOGSveya/LOGSklasörü; dosya adı00000042.BINgibi görünür.
Tam dosya yolunu not et — yapay zekâya vereceğin şey o. Detay: ArduPilot — Downloading and Analyzing Data Logs.
AI istemcisi olmadan dene
Bir AI uygulaması kurmadan, motorun çalıştığını görmek istersen kaynağı indir (örnek scriptler pip paketinde gelmez, repoyu klonlaman gerekir):
git clone https://github.com/furkanisikay/ardupilot-mcp
cd ardupilot-mcp
pip install -e .
python examples/generate_demo_log.py demo.bin # gerçekçi bir kaza logu üretir
python examples/analyze.py demo.bin # tam teşhisi terminale yazar
Hazır olunca demo.bin yerine kendi .bin dosyanı ver.
Cevap neye benziyor?
Yukarıdaki analyze.py demo.bin çıktısından (kısaltıldı). Bir AI istemcisinde aynı bulgular senin dilinde, sohbet havasında anlatılır:
ArduCopter V4.5.7 — 30 sn uçuş — 8 kritik, 2 uyarı, 3 bilgi
[KRİTİK] titreşim @ 9s : VibeZ titreşimi 72 m/s² zirve yaptı (>60); örneklerin %20'si eşiği aştı.
[KRİTİK] attitude @ 20s : Roll komutu 3 sn takip edilemedi, hata 35°'ye çıktı — kontrol kaybı / mekanik arıza.
[KRİTİK] gps @ 22s : GPS 3D fix'i 22–24 sn arasında kayboldu — konum desteği gitti.
[KRİTİK] güç @ 30s : Paket voltajı 13.22 V'a düştü (kritik 13.50 V failsafe) — acil iniş gerek.
...
TUNING (yalnız tavsiye): 80 Hz harmonik notch öner.
Her bulgu ilgili resmi ArduPilot doküman linkini ve somut sayıları (zaman, değer, eşik) taşır.
İstemcine ekle
Tek tıkla:
Kurulum (bir kez). Aşağıdaki config'lerin hepsi uvx ardupilot-mcp komutunu kullanır.
- Önerilen — uv: yukarıdaki Hızlı başlangıç adım 2'deki tek satırla kur. uv kuruluysa config'ler olduğu gibi çalışır; ayrıca
pip installgerekmez. - Alternatif — pip:
pip install ardupilot-mcpyaptıysan, aşağıdaki config'lerde"command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"]yerine"command": "ardupilot-mcp"yaz (args'sız). İkisi de çalışır; ikisini karıştırma.
Python da gerekir (3.11+). Kontrol: terminalde python --version 3.11 veya üstünü yazmalı. Yoksa https://python.org/downloads'dan kur (Windows'ta kurulumda **"Add Python to PATH"**i işaretle). uv yolunu kullanırsan uv uygun bir Python'u kendi indirebilir, ayrıca kurman gerekmeyebilir.
Önemli: Config'i ekledikten/değiştirdikten sonra uygulamayı yeniden yükle. Dosya-tabanlı uygulamalarda (Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf, LM Studio, Zed) tamamen kapatıp aç — pencereyi kapatmak yetmez, tepside/menü çubuğunda açık kalır. Sonra araç listesini kontrol et.
<details> <summary><b>Claude Code</b></summary>
claude mcp add ardupilot-mcp -- uvx ardupilot-mcp
Tüm projelerde kullanmak için --scope user, takımla paylaşmak için --scope project (repoya .mcp.json yazar). Doğrula: claude mcp list.
Ya da eklenti olarak (MCP sunucusu + /diagnose komutu birlikte gelir):
/plugin marketplace add furkanisikay/ardupilot-mcp
/plugin install ardupilot-mcp@ardupilot-tools
</details>
<details> <summary><b>Claude Desktop</b></summary>
Settings → Developer → Edit Config ile claude_desktop_config.json'a ekle, sonra Claude Desktop'ı tamamen kapatıp yeniden aç:
{
"mcpServers": {
"ardupilot-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"] }
}
}
</details>
<details> <summary><b>Cursor</b></summary>
Üstteki Add to Cursor düğmesi; ya da ~/.cursor/mcp.json (projeye özel: .cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"ardupilot-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"] }
}
}
</details>
<details> <summary><b>VS Code / VS Code Insiders</b></summary>
Üstteki düğme; ya da .vscode/mcp.json:
{
"servers": {
"ardupilot-mcp": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"] }
}
}
Komut satırı: code --add-mcp '{"name":"ardupilot-mcp","command":"uvx","args":["ardupilot-mcp"]}'
</details>
<details> <summary><b>Antigravity (IDE + CLI)</b></summary>
~/.gemini/config/mcp_config.json (Windows: %USERPROFILE%\.gemini\config\mcp_config.json) — IDE ile CLI aynı dosyayı paylaşır:
{
"mcpServers": {
"ardupilot-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"] }
}
}
IDE: agent panelindeki ... → MCP Servers → View raw config → yapıştır → Refresh. CLI: agy çalıştırıp /mcp ile doğrula.
</details>
<details> <summary><b>Windsurf</b></summary>
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json (Windows: %USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json):
{
"mcpServers": {
"ardupilot-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"] }
}
}
Cascade → MCP paneli → View raw config → yapıştır → Refresh. </details>
<details> <summary><b>Cline</b></summary>
Cline paneli → MCP Servers → Configure → cline_mcp_settings.json:
{
"mcpServers": {
"ardupilot-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"], "disabled": false, "autoApprove": [] }
}
}
</details>
<details> <summary><b>Continue</b></summary>
Çalışma alanında .continue/mcpServers/ardupilot-mcp.yaml:
name: ArduPilot MCP
version: 0.0.1
schema: v1
mcpServers:
- name: ArduPilot MCP
type: stdio
command: uvx
args:
- ardupilot-mcp
</details>
<details> <summary><b>Zed</b></summary>
settings.json (context_servers altına):
{
"context_servers": {
"ardupilot-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"], "env": {} }
}
}
</details>
<details> <summary><b>Goose</b></summary>
goose configure
# Add Extension → Command-line Extension → komut: uvx ardupilot-mcp
</details>
<details> <summary><b>LM Studio (açık-kaynak / yerel modeller)</b></summary>
Üstteki Add to LM Studio düğmesi; ya da ~/.lmstudio/mcp.json (Windows: %USERPROFILE%\.lmstudio\mcp.json):
{
"mcpServers": {
"ardupilot-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ardupilot-mcp"] }
}
}
</details>
Model bağımsız: ardupilot-mcp, MCP'yi stdio üzerinden konuşur; alttaki modelden bağımsız olarak MCP destekli her istemcide çalışır — tamamen açık-kaynak / yerel modeller dahil (ör. LM Studio'da yerel GGUF modeller; Ollama veya LM Studio'ya bağlanan Continue / Cline / Goose). Anthropic/OpenAI hesabı gerektirmez; yeterli olan, istemcinin seçtiği modelin araç-çağırma (tool-calling) desteğidir.
Çalışmıyorsa
- Araç hiç görünmüyor / "command not found: uvx" → uv kurulu değil veya bulunamıyor. uv'yi kur (yukarıdaki link), ya da
pip install ardupilot-mcpyapıp config'i"command": "ardupilot-mcp"olarak değiştir. - Config'i düzenledim ama hâlâ yok → uygulamayı tamamen kapatıp aç (pencere kapatmak yetmez; tepside/menü çubuğunda açık kalır).
- Doğru dosyayı mı düzenledim? → her istemcinin kendi bölümünde yazan tam yolu kullan; JSON'da eksik virgül/parantez olmasın.
- "Dosya bulunamadı" →
.binuzantısı dahil tam yolu ver; Windows'ta yolu çift tırnak içine al. - Motorun kendisi çalışıyor mu? → yukarıdaki AI istemcisi olmadan dene ile bağımsız teyit et (
python examples/analyze.py demo.bin).
Araçlar (hepsi salt-okunur)
| Araç | Ne yapar |
|---|---|
analyze_log(path) |
Tüm kontrol paketini çalıştırır → önem-sıralı bulgular + özet. Her bulgu resmi ArduPilot doküman linkleri taşır; rapor 4.x firmware için sürüm-özel parametre dokümanlarını da içerir. Manşet araç. |
log_summary(path) |
Araç, firmware, süre, mesaj sayıları, uçuş modları, max irtifa, bütünlük. |
vehicle_profile(path) |
Fiziksel / mimari profil: frame & tip, motor sayısı, batarya hücresi/kapasitesi, hover gazı, güç marjı ve itki/ağırlık. Fiziğe-dayalı muhakeme için. |
list_events(path, kinds?, start_s?, end_s?) |
Çözümlenmiş ERR/MODE/EV/MSG zaman çizelgesi. |
query_timeseries(path, message_type, fields, start_s?, end_s?, max_points?) |
Bir bulguya derinlemesine bakmak için seyreltilmiş sayısal seri. |
get_params(path, name_glob?) |
Logun PARM dökümünden parametre değerleri (ör. INS_HNTCH_*), toplam sayı, yorumlamak için sürüm-özel metadata linki, ve döküm eksikse bir uyarı. |
load_param_file(path, name_glob?) |
Kullanıcının dışa aktardığı .param/.params dosyasını okur — log dökümü kesikse veya "uçtuğu config vs şimdiki"yi karşılaştırmak için tam, otoriter config. |
recommend_tuning(path, area?) |
Tavsiye niteliğinde tuning (gyro FFT'sinden harmonik notch, PID, autotune). Sadece öneri — asla uygulanmaz. |
list_checks() |
Kayıtlı teşhis kontrolleri (genişletilebilir katalog). |
Örnek kullanım senaryoları
Sunucuyu istemcine ekledikten sonra yapay zekâya düz dille sor; ilgili araçları kendisi çağırır:
- "
C:\loglar\ucus.binneden düştü?" — tüm kontrol paketini çalıştırır (analyze_log), önem-sıralı bulguları doküman linkleriyle açıklar. - "Bu araç motorlarına göre yeterince güçlü müydü?" —
vehicle_profileile frame / motor / batarya / hover gazından güç marjını ve itki-ağırlık oranını çıkarır. - "15. ile 30. saniye arası titreşim yüksek miydi?" —
query_timeseriesileVIBEserisini çekip eşiklerle karşılaştırır. - "Arming neden engellendi?" —
list_eventsileERR/MSGzaman çizelgesini ve pre-arm uyarılarını çözer. - "
INS_HNTCH_*parametrelerimi göster ve harmonik notch öner." —get_params+recommend_tuning(yalnızca tavsiye, asla uygulanmaz). - "Şu
.paramdosyasını logdaki ayarlarla karşılaştır." —load_param_fileile uçtuğu config'i otoriter dosyayla karşılaştırır.
Claude Code kullanıyorsan (Claude Desktop'tan farklı bir uygulama) ve eklentiyi kurduysan (yukarıdaki Claude Code bölümü — düz MCP-sunucu kurulumu /diagnose eklemez), tek komut yeter: /diagnose C:\loglar\ucus.bin — uçtan uca teşhisi yukarıdaki araçları sırayla kullanarak yapar. Diğer istemcilerde bunun yerine düz dille sor.
Neden log teşhisi?
Bir ArduPilot .bin logunu okumak uzmanlık ister: ERR satırlarını filtreler, mekanik arıza için ATT.DesRoll ile ATT.Roll'u karşılaştırır, titreşim / EKF / batarya clipping'ine göz gezdirirsin. Drone'un düştüğünde "neden?" sorusunun cevabı bu logun içindedir ama okumak doktorun röntgen okuması gibidir. Bu sunucu o kontrolleri deterministik olarak çalıştırır ve yapay zekânın sonucu sade dille anlatmasını sağlar.
Nasıl çalışır
.bin ──▶ parser.py (pymavlink DFReader) ──▶ FlightLog (saf domain modeli)
│
▼
checks/ registry ──▶ Check eklentileri (her biri bir konu)
│
▼
orchestrator.diagnose() ──▶ DiagnosisReport (yapısal)
│
▼
server.py (FastMCP, stdio) ──▶ Yapay zekâ bulguları anlatır
- Anahtar ilke: deterministik motor tek doğruluk kaynağı; yapay zekâ sadece açıklar ve kaynak gösterir, karar vermez.
FlightLogsaf,pymavlink-bağımsız bir domain modelidir; bu yüzden kontroller ve testler gerçek.binolmadan sentetik loglarla çalışır.- Kontroller bağımsız, registry'e kayıtlı eklentilerdir (
@register_check). Yeni bir tane eklemek = tek bir yeni modül. Orchestrator, verisi loglanmamış kontrolü zarifçe atlar, araç tipine uymayanı (ör. heli/uçakta motor-dengesi) çalıştırmaz ve hata fırlatan kontrolü izole eder. - Katalog iki aile: Uçuş dinamiği — olaylar/hatalar, EKF sağlığı, titreşim, güç (BAT/CURR), GPS (fix/uydu/HDOP, armed pencerede), pusula, attitude takibi, motor dengesi, RC sinyal kaybı, zamanlama. Konfigürasyon & kurulum (çünkü çoğu kaza uçuş anında değil kurulum hatasıdır): riskli parametreler (kapalı arming/failsafe), çelişkili/kapalı/mantıksız değerlerin parametre denetimi, kalibrasyon (büyük/sıfır pusula offset'i), yapılandırılmış-ama-sessiz sensörler (kablo/bağlantı arızası), ve firmware'in kendi pre-arm/açılış uyarıları. Artı tavsiye niteliğinde tuning.
- Araç-farkında (copter / heli / uçak / rover): çoklu-rotora özel kontroller bir helinin swashplate servolarında ya da bir uçağın kontrol yüzeylerinde çalışmaz. Copter 3.2–4.6, Plane, QuadPlane, Heli ve Rover'ı kapsayan 40 gerçek forum loguyla doğrulandı.
- Bulgular doküman-temelli: her biri ilgili resmi ArduPilot sayfasına link verir; raporlar 4.x için sürüm-özel parametre tanımlarını (
apm.pdef.xml) yüzeye çıkarır. Sunucu offline/deterministik kalır; bu işaretçileri web erişimi olan yapay zekâya verir, o okur ve alıntılar. - Fiziksel profil (
vehicle_profile) logu airframe gerçeklerine dönüştürür — frame, motor sayısı, batarya hücresi ve özellikle güç marjı (hover gazı → itki/ağırlık). Motorlarını sonuna kadar açıp düşen gerçek bir 12 kg'lık quad'da "underpowered, %69 gazda asılı, sadece %31 pay" diyor — kazanın asıl sebebi.
Güvenlik
Bu sürüm offline ve salt-okunur. MAVLink bağlantısı yok, arming yok, parametre yazma yok, aktüasyon yok. Tuning çıktısı sadece tavsiyedir. Canlı-araç özellikleri (düzgün bir güvenlik gateway'i ile: SITL-önce, insan-onayı, kill switch) bilinçli olarak kapsam dışı ve ertelenmiş.
Kaynaklar & varsayımlar
Koddaki her sayısal eşik, enum, varsayılan ve davranışsal iddia otoriter kaynaklara karşı (ArduPilot wiki/firmware, MAVLink, MCP spec) docs/SOURCES.md'de denetlenmiştir — her biri onaylandı (atıflı), heuristik (bizim ihtiyatlı seçimimiz, en yakın rehber atıflı) veya tasarım kararı (bizim severity sınırımız) olarak işaretli. Bu denetim 8 gerçek hatayı bulup düzeltti (ör. yanlış bir heli FRAME_CLASS kümesi, yanlış-numaralı event id'leri, innovation test-ratio'su olmayan bir EKF alanı).
Geliştirme
Katkılar için: CONTRIBUTING.md ve AGENTS.md (insanlar ve yapay zekâ asistanları için kurallar).
pip install -e ".[dev]"
ruff check ardupilot_mcp tests # lint
mypy ardupilot_mcp # tip kontrolü
pytest # testler
Kontroller sentetik in-memory loglarla (tests/helpers.py) test edilir; sentetik bir DataFlash yazıcısı (tests/synth_bin.py) parser'a round-trip için gerçek, hermetik bir .bin verir — repoya büyük ikili fixture girmez.
Bilinen sınırlamalar
- Toilet-bowl / pusula-heading arızaları henüz tespit edilmiyor — sadece alan-büyüklüğü stabilitesi değil, dairesel-pozisyon-drift analizi gerektiriyor (planlı).
- Gerçekten bozuk bir log (ör. bit-flip'li mesaj formatı) kısmi-kurtarma yerine net bir hatayla başarısız olur.
- Büyük loglar (3–4 MB / ~100k kayıt) ~12–15 sn'de parse olur; MCP sunucusu parse'ı path+mtime ile cache'ler, yani bu maliyeti sadece ilk araç çağrısı öder.
Yol haritası
- Bu sürüm: ArduPilot offline
.binteşhisi + tuning tavsiyesi + genişletilebilir kontrol çerçevesi. - PX4 / ULog desteği (ayrı parser + kurallar; ortak teşhis soyutlaması).
- Canlı MAVLink bağlantısı (SITL-önce) + tam güvenlik gateway'i.
- Topluluk kontrol-paylaşımı; onay-kapılı tuning uygulaması.
Lisans
MIT
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.