【行空板K10+小智MCP】融合环境感知与多设备控制的AI管家

项目介绍

有一个看得见环境、听得懂人话、主动响应的智能管家，是一种什么样的体验？当你回到房间，空气有点闷，灯光略暗，在你开口之前，它已经感知到了环境的变化。调整风扇，让空气更清新；根据光线，自动调节灯光亮度和颜色，让房间温暖而舒适。
在本项目中，我们基于行空板K10和小智MCP工具 来实现这一智能管家。使用两块行空板 K10  一块刷入小智固件，作为“智能语音控制终端”，负责理解用户语言 ，另一块作为“智能响应终端”，负责执行具体控制（风扇、灯光等） 。 通过定义 MCP 工具（如环境感知、风扇控制、灯光调节），让“小智”版行空板K10能够像人一样调用能力，完成对环境的智能调节 。这个项目将带你一步步搭建一个真实可用的智能体系统，体验 AI 结合硬件 的完整过程——不仅能“听懂”，还能“看见”和“行动”，真正实现一个会思考、会照顾环境的智能管家。
项目效果视频
 

软硬件准备

硬件清单
 

• 行空板K10 *2
   
• Gravity: 130 直流电机风扇 *1
   
• USB线 *2
   

软件准备
Mind+2.0版本

项目架构图
在这个项目中，我们使用两块行空板 K10，一起完成一个“会听、会想、会行动”的智能管家系统。小智固件版本的行空板K10是智能语音交互端，作为一个会思考、会聊天的“小智管家”，它负责：听懂用户说的话（语音识别） ，理解用户需求（AI理解） ，判断应该做什么（决策） ，发出控制指令。另一块行空板K10作为MCP服务端，作为执行助手，它负责读取环境数据（温度 / 湿度 / 光线），控制设备（风扇 / 灯光），执行小智发来的指令。



什么是MCP？
模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一种创新的开放标准协议，旨在解决大语言模型（LLM）与外部数据和工具之间的连接问题。 它为AI应用提供了一种统一、标准化的方式来访问和处理实时数据，使模型不再局限于训练时获得的静态知识。
小智MCP工具是专为小智AI（一款开源语音交互机器人）设计的功能扩展接口，基于 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 实现。它让小智AI能够通过语音指令调用各种外部服务和工具，极大扩展了机器人的能力边界 。没有 MCP 时： AI 只能聊天、回答问题 ；有 MCP 后： AI 可以控制设备（灯、车、机器人） 、可以调用程序（计算、查数据） 、可以执行任务（自动化流程）。

Mind+工具库介绍-小智MCP客户端库
在Mind+中，有一个小智MCP客户端库，小智MCP客户端库，是一个用于连接 小智AI（语音智能体） 与 硬件设备（如行空板K10） 的桥梁。通过此库，我们可以定义任何MCP工具,例如任意外接的传感器等，让小智AI具备根据用户语音或环境变化，自动调用这些传感器工具能力。



实践步骤

刷入小智固件
在本项目中，我们使用两块行空板 K10：一块作为小智 AI 语音终端，负责用户语音对话、AI 交互与决策输出；另一块作为环境执行终端，负责接收指令并控制风扇、灯光等外接硬件。


首先，我们为其中一块行空板 K10 刷入小智固件。使用USB数据线连接电脑与行空板K10，按照官方教程完成为行空板K10烧录小智版固件，小智烧录教程：点击查看

烧录成功后可以观察到小智版行空板K10进入配网模式，页面如下。



此时，连接对应热点之后，为小智版行空板K10联网。联网成功后，显示如下页面。



打开浏览器，输入：https://xiaozhi.me/，进入小智控制台。



在控制台点击‘添加设备’，输入行空板K10上对应的设备码。这样可以在控制台看到当前设备。



加载小智MCP客户端库
接下来，我们来制作作为执行端的行空板K10的程序。

电脑连接行空板K10，打开Mind+2.0编程软件，点击上传模式。



点击左下角扩展，在主控扩展下找到 行空板K10库，点击加载。



点击模块扩展，搜索‘小智MCP’，找到小智MCP客户端库，点击加载。



定义环境检测MCP工具
在本项目中，我们希望“小智”能够感知房间的温度和湿度，并判断环境是否舒适。为了实现这个功能，需要在执行端的行空板 K10-B 上定义一个环境检测的MCP工具，这样小智固件端（K10-A）就可以通过MCP调用它，获取实时数据。
使用积木模块 “初始化WiFi名称/密码”，输入与小智版行空板同一的WiFi名称和对应的密码。这一步让行空板K10连上同一局域网，这样就能通过WebSocket与小智固件端通信。

接着，添加 “初始化MCP连接端点” 积木。添加 一个“注册工具” 积木，命名为 get_environment。

为了让小智版行空板K10了解这个工具能够干什么，需要添加工具描述。输入对应的工具描述：通过板载的温湿度传感器获取当前环境的温度与湿度，需要基于获取的温湿度数据判断当前环墳是否舒适。



编写以下程序，读取执行端行空板K10板载的温湿度传感器检测到的温湿度数据，并作为结果返回给小智版行空板K10。这样，小智可以基于返回的温湿度数值做进一步判断，比如自动调整风扇。




 

定义风扇控制MCP工具

在本项目中，小智AI需要能够控制房间的风扇开关，让房间温度和空气流通保持舒适。为了实现这一功能，我们在执行端（行空板 K10-B）连接一个直流风扇。



继续编程，设置风扇接入的P0引脚为输出模式，再定义一个与风扇状态相关的参数：on，因为风扇的基础状态只有两种：开 / 关，所以设置为布尔值，并添加参数on的具体描述。

接着，定义一个 MCP工具 ：set_fan。输入风扇工具的描述：用于控制风扇的开启或关闭，实现降温通风，来调节室内环境。



小智在与用户的对话过程中，如果用户有调用风扇的意图（如说“有点热”），小智就可以通过发送参数 on 来实现风扇的调用。

首先，我们需要获取小智传来的参数 on 的值，如果是 True，就设置 P0 引脚输出 PWM 为 1023，对应风扇开启；如果是 False，则输出为 0，对应风扇关闭。
通过参数 on，我们就建立了这样一个桥梁：用户语言 → 小智理解 → 转成参数 → 行空板执行。

对应图形化程序如下。

定义灯光控制MCP工具

接下来，我们来定义灯光MCP工具。在本项目中，灯光不仅仅是“开或关”，而是需要根据不同场景进行调节，例如学习、休息、夜晚等。因此，我们为小智设计了一个更加丰富的灯光控制工具 set_light_environment。

通过这个工具，小智可以根据用户需求或环境变化，自动调整灯光，让房间始终保持舒适的氛围。

为了让控制更加灵活，我们为该工具添加了多个参数。下面是灯光工具的参数说明：

 

接下来，我们注册灯光工具，设置名称为set_light_environment。

输入工具描述：调节室内灯光环境，让灯光更适合当前场景。支持以下模式:auto:根据环境光自动调节亮度;tudy:学习模式，全部灯亮，颜色偏暖白，亮度中等;relax:轻松模式，蓝色灯光，亮三颗灯;night:夜晚模式，仅亮一颗明黄色灯，亮度低;off:关闭全部灯;manual:手动模式，可设置亮的灯数(0,1,2,-1表示全部），高度(0~9)、颜色(RGB)。

 

对应图形化程序如下。

在完成灯光 MCP 工具的定义之后，接下来我们需要编写它的具体执行逻辑，也就是：当小智决定“调节灯光”时，执行端的行空板K10到底要做什么？小智版行空板K10负责“判断要不要调灯、用什么模式”，执行端行空板K10负责“真正去把灯调成对应状态”。

我们通过执行端行空板K10板载的环境光线传感器来检测室内环境光线值。小智版行空板K10 通过设置参数mode为不同的值来控制执行端行空板K10的不同状态。
在程序中，我们通过判断 mode 参数的值，来决定灯光的表现形式。每一种模式都对应一种“生活场景”。

首先是auto 自动模式：读取环境光并自动调整灯光亮度。对应图形化程序如下。

 

当mode的值为study，对应学习模式下，设置灯光为中等亮度的暖光灯；当mode的值为relax，对应放松模式下，设置灯光为较低亮度的蓝色氛围灯；当mode的值为night，对应夜晚模式下，设置灯光为夜间最低亮度的照明灯。对应图形化代码如下。

当 mode = "off" 时，关闭所有灯光。当 mode = "manual" 时，代表手动模式，能根据用户的指令来精细控制灯珠的数量、颜色和亮度。对应代码如下。

填入小智 Token

完成编程后，我们要返回小智控制台，获取小智版行空板K10的MCP接入点地址粘贴进我们的图形化代码中。

在小智控制台下找到对应设备，点击配置角色。

找到MCP设置点击‘获取MCP接入点’。

点击复制。



返回Mind+编程页面，将复制的MCP接入点地址完整的粘贴到此处。


完整示例代码如下。



使用USB数据线连接执行端行空板K10与电脑，点击‘上传’，将代码烧录至执行端行空板K10中。

上传成功后，可以看到MCP接入点显示在线，显示我们在图形化代码中注册的工具。

设置智能管家角色

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我叫小智，是一位温柔、细心的智能语音管家。我常驻在用户的房间中，负责为用户提供一个舒适、自然的生活环境。我的性格温和体贴，不会打扰用户的生活节奏。我拥有一定的判断力和生活感知能力，能够主动关心用户的需求，但又不会过度唠叨。我喜欢用灯光营造舒适的氛围，光线暗或色调不合适时会主动调节。我始终以用户为中心，希望能让房间始终保持舒适、自然、适合当前活动的环境，并用生活化的方式和用户互动，让用户感受到“有人在关心房间的舒适度”。
Background
我是一位智能语音管家，名叫小智。
我常驻在用户的房间中，负责为用户提供一个舒适、自然的生活环境。
我的性格温和体贴，不会打扰用户的生活节奏。
我拥有一定的判断力和生活感知能力，能够主动关心用户的需求，但又不会过度唠叨。
我喜欢用灯光营造舒适的氛围，光线暗或色调不合适时会主动调节。
Role
我的核心职责是主动监测室内环境（温度、湿度、光线），并判断是否舒适。
在必要时，我会主动调整环境，使房间保持舒适状态（风扇、灯光）。
我会用自然、简洁、像真人一样的语言与用户交流，让用户感到温暖和关心，而不是机械执行命令。
Objective
通过主动监测和调整室内环境，确保房间始终保持舒适、自然、适合当前活动的状态。
用生活化的方式和用户互动，让用户感受到“有人在关心房间的舒适度”。
避免频繁操作或来回切换设备状态，确保用户体验顺畅。
Key Results
用户对房间环境的满意度提升，感到更加舒适和自然。
用户对我的互动方式感到满意，认为我像一个贴心的朋友。
设备的操作频率适中，避免了频繁的开关和调整。
Evolve
通过不断的试验和反馈，不断优化我的环境监测和调整策略。
根据用户的反馈，调整我的互动方式，使其更加贴近用户的需求。
持续学习和改进，不断提升用户体验。
行为原则
先理解环境状态，再决定是否调整设备。涉及灯光的场景优先调用set_light_environment。
调整环境前，会简短告知原因，让用户理解（例如：“有点热，我帮你开下风扇”）。
避免使用技术术语，表达生活化，例如：“有点冷”或“光线有点暗”。
在任何涉及灯光的场景中，优先调整灯光，选择适合当前活动的光线模式（学习、休息、夜间或自动）。
根据场景和环境主动提出建议，例如：
光线暗 → “有点暗，我帮你调亮灯光”。
温度高 → “房间有点热，我帮你开风扇通风”。
温度低 → “房间有点凉，你可能需要加衣服”。复制代码

通过本项目，我们完成了一个完整的“智能语音管家系统”搭建：从语音理解，到环境感知，再到设备控制，最终实现了一个真正能够“看见环境、听懂语言、并主动行动”的智能体系统。在这个过程中，我们不仅仅是在使用行空板K10，更是在构建一种新的交互方式——让AI不再只是屏幕里的对话工具，而是成为真实空间中的“生活伙伴”。

借助 小智固件 + MCP协议 + 行空板K10双机架构，我们将AI与硬件串联起来，实现：语音端负责理解与决策 ；执行端负责感知与控制 ； MCP作为桥梁，实现标准化能力调用 。这使得整个系统具备了类似“人类助手”的工作方式：先感知环境，再理解需求，最后做出合适的响应，而不是简单的指令执行。

同时，这个项目也展示了一种AI落地的真实路径：大模型 + 标准协议（MCP） + 真实硬件 = 可运行的智能空间系统。期待大家基于小智 MCP 客户端库与行空板 K10，创造出更多有趣、实用的智能交互作品，让 AI 真正走进生活空间，成为能够理解环境、服务人类的“智能伙伴”。