小智AI

本文介绍了在极空间NAS上配置小智AI的MCP（模型上下文协议）服务链路，由三个文件协同工作：`knowledge_server.py`作为核心工具库，基于FastMCP框架暴露`search_local_knowledge`工具，遍历读取容器内`/data`目录的全部txt文件并打包为提示词；`mcp_pipe.py`作为网络通信桥梁，通过WebSocket连接小智服务器并转发指令；`start.sh`负责容器启动时自动安装依赖并组合运行。文中还阐述了MCP Server与普通REST接口的本质差异：前者面向AI模型动态发现与自主调用，后者面向代码硬编码调用；MCP支持tools、resources、prompts三类标准化抽象，基于JSON-RPC 2.0实现运行时能力自描述，结果直接注入模型上下文，且支持长连接双向通信，一次接入即可多端复用。

本文实录基于微雪ESP32-S3-A7670E开发板打造AI伴学机器人的全过程，分硬件组装、4G联网、私有知识库部署三阶段，复盘串口乱码、功放静音、4G固件死循环、Docker编译失败等踩坑与解法。硬件采用MAX98357A功放，以“偷渡”刷机法激活联通4G；在极空间NAS用Docker部署FastMCP服务，桥接小智平台与DeepSeek V3，实现药材清单的本地检索与热更新。该架构支持户外直连与私有数据，具商业化与ToB落地雏形。