小智ESP32服务器
经 AI Skill Hub 精选评估，小智ESP32服务器 获评「强烈推荐」。已获得 9.5k 颗 GitHub Star，这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.5 分，适合有一定技术背景的用户使用。
📚 深度解析
通过安装 小智ESP32服务器，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。
在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。小智ESP32服务器 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。
与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 小智ESP32服务器 评为 AI 评分 8.5 分，属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览
为xiaozhi-esp32设备提供MCP后端服务的开源工具，支持快速搭建ESP32设备控制服务器。集成Dify AI框架，提供设备通信、远程控制能力，适合IoT开发者和智能家居爱好者使用。
小智ESP32服务器 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
📖 中文文档
为xiaozhi-esp32设备提供MCP后端服务的开源工具，支持快速搭建ESP32设备控制服务器。集成Dify AI框架，提供设备通信、远程控制能力，适合IoT开发者和智能家居爱好者使用。
小智ESP32服务器 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server
# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"--esp32---": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "xiaozhi-esp32-server"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- 确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
- 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
- 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
- 保存配置文件并重启 Claude 客户端
- 重启后，在对话中即可使用本工具
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例： 用户: 请帮我用 小智ESP32服务器 执行以下任务... Claude: [自动调用 小智ESP32服务器 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"__esp32___": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "xiaozhi-esp32-server"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
简介
小智后端服务xiaozhi-esp32-server
<p align="center"> 本项目基于人机共生智能理论和技术研发智能终端软硬件体系<br/>为开源智能硬件项目 <a href="https://github.com/78/xiaozhi-esp32">xiaozhi-esp32</a>提供后端服务<br/> 根据<a href="https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/M0XiwldO9iJwHikpXD5cEx71nKh">小智通信协议</a>使用Python、Java、Vue实现<br/> 支持MQTT+UDP协议、Websocket协议、MCP接入点、声纹识别、知识库 </p>
<p align="center"> <a href="./docs/FAQ.md">常见问题</a> · <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues">反馈问题</a> · <a href="./README.md#%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%96%87%E6%A1%A3">部署文档</a> · <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases">更新日志</a> </p>
<p align="center"> <a href="./README.md"><img alt="简体中文版自述文件" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-DBEDFA"></a> <a href="./docs/readme/README_en.md"><img alt="README in English" src="https://img.shields.io/badge/English-DFE0E5"></a> <a href="./docs/readme/README_vi.md"><img alt="Tiếng Việt" src="https://img.shields.io/badge/Tiếng Việt-DFE0E5"></a> <a href="./docs/readme/README_de.md"><img alt="Deutsch" src="https://img.shields.io/badge/Deutsch-DFE0E5"></a> <a href="./docs/readme/README_pt_BR.md"><img alt="Português (Brasil)" src="https://img.shields.io/badge/Português (Brasil)-DFE0E5"></a> <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases"> <img alt="GitHub Contributors" src="https://img.shields.io/github/v/release/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?logo=docker" /> </a> <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/LICENSE"> <img alt="GitHub pull requests" src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-white?labelColor=black" /> </a> <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server"> <img alt="stars" src="https://img.shields.io/github/stars/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=ffcb47&labelColor=black" /> </a> </p>
<p align="center"> Spearheaded by Professor Siyuan Liu's Team (South China University of Technology) </br> 刘思源教授团队主导研发（华南理工大学） </br> <img src="./docs/images/hnlg.jpg" alt="华南理工大学" width="50%"> </p>
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功能清单 ✨
本项目支持的平台/组件列表 📋
部署文档
本项目提供两种部署方式，请根据您的具体需求选择：
#### 🚀 部署方式选择 | 部署方式 | 特点 | 适用场景 | 部署文档 | 配置要求 | 视频教程 | |---------|------|---------|---------|---------|---------| | 最简化安装 | 智能对话、单智能体管理 | 低配置环境，数据存储在配置文件，无需数据库 | ①Docker版 / ②源码部署| 如果使用FunASR要2核4G，如果全API，要2核2G | - | | 全模块安装 | 智能对话、多用户管理、多智能体管理、智控台界面操作 | 完整功能体验，数据存储在数据库 |①Docker版 / ②源码部署 / ③源码部署自动更新教程 | 如果使用FunASR要4核8G，如果全API，要2核4G| 本地源码启动视频教程 |
常见问题及相关教程，可参考这个链接
💡 提示：以下是按最新代码部署后的测试平台，有需要可烧录测试，并发为6个，每天会清空数据，
智控台地址: https://2662r3426b.vicp.fun
智控台(h5版): https://2662r3426b.vicp.fun/h5/index.html
服务测试工具： https://2662r3426b.vicp.fun/test/
OTA接口地址: https://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/ota/
Websocket接口地址: wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/#### 🚩 配置说明和推荐 > [!Note] > 本项目提供两种配置方案： > > 1. 入门全免费配置：适合个人家庭使用，所有组件均采用免费方案，无需额外付费。 > > 2. 流式配置：适合演示、培训、超过2个并发等场景，采用流式处理技术，响应速度更快，体验更佳。 > > 自0.5.2版本起，项目支持流式配置，相比早期版本，响应速度提升约2.5秒，显著改善用户体验。
| 模块名称 | 入门全免费设置 | 流式配置 |
|---|---|---|
| ASR(语音识别) | FunASR(本地) | 👍XunfeiStreamASR(讯飞流式) |
| LLM(大模型) | glm-4-flash(智谱) | 👍qwen-flash(阿里百炼) |
| VLLM(视觉大模型) | glm-4v-flash(智谱) | 👍qwen3.5-flash(阿里百炼) |
| TTS(语音合成) | EdgeTTS(微软) | 👍HuoshanDoubleStreamTTS(火山流式) |
| Intent(意图识别) | function_call(函数调用) | function_call(函数调用) |
| Memory(记忆功能) | mem_local_short(本地短期记忆） | mem_local_short（本地短期记忆） |
如果您关心各组件的耗时，请查阅小智各组件性能测试报告，可按报告中的测试方法在您的环境中实际测试。
#### 🔧 测试工具 本项目提供以下测试工具，帮助您验证系统和选择合适的模型：
| 工具名称 | 位置 | 使用方法 | 功能说明 |
|---|---|---|---|
| 音频交互测试工具 | main》digital-human》index.html | 在 main/digital-human 执行 python start.py 后访问 http://127.0.0.1:8006/index.html | 测试音频播放和接收功能，验证Python端音频处理是否正常 |
| 模型响应测试工具 | main》xiaozhi-server》performance_tester.py | 执行 python performance_tester.py | 测试ASR(语音识别)、LLM(大模型)、VLLM(视觉模型)、TTS(语音合成)三个核心模块的响应速度 |
💡 提示：测试模型速度时，只会测试配置了密钥的模型。
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LLM 语言模型
| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
|---|---|---|
| openai 接口调用 | 阿里百炼、火山引擎、DeepSeek、智谱、Gemini、科大讯飞 | 智谱、Gemini |
| ollama 接口调用 | Ollama | - |
| dify 接口调用 | Dify | - |
| fastgpt 接口调用 | Fastgpt | - |
| coze 接口调用 | Coze | - |
| xinference 接口调用 | Xinference | - |
| homeassistant 接口调用 | HomeAssistant | - |
实际上，任何支持 openai 接口调用的 LLM 均可接入使用。
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VLLM 视觉模型
| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
|---|---|---|
| openai 接口调用 | 阿里百炼、智谱ChatGLMVLLM | 智谱ChatGLMVLLM |
实际上，任何支持 openai 接口调用的 VLLM 均可接入使用。
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高质量IoT工具，MCP协议实现成熟，与Dify生态适配良好，维护活跃，适合专业开发者快速部署。
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
- +GitHub 9.5k Star，社区高度认可
- +MIT 协议，可免费商用
- +标准化 MCP 协议，生态互联性强
- +与 Claude 官方生态无缝对接
- +即插即用，配置简单快捷
- −依赖 Claude 客户端，非 Claude 用户无法使用
- −MCP 协议仍在持续演进，接口可能变更
- −需要一定的配置步骤
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
🔗 相关工具推荐
❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：小智ESP32服务器 的核心功能完整，质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | xiaozhi-esp32-server |
| 原始描述 | 开源MCP工具：本项目为xiaozhi-esp32提供后端服务，帮助您快速搭建ESP32设备控制服务器。Backend service for xiaozhi-esp32, h。⭐9.5k · JavaScript |
| Topics | MCP服务器ESP32控制IoT后端设备管理开源 |
| GitHub | https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server |
| License | MIT |
| 语言 | JavaScript |
收录时间：2026-05-13 · 更新时间：2026-05-16 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。