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为 AI 助手注入权威 FTC 文档与示例，帮助生成可参赛的正确 Java 机器人代码。
该 MCP 工具材料显示其为开源、MIT 许可，且未声明需要密钥或远程端点，整体未见明显高风险红旗。主要注意点在于其作为可执行代码的 MCP 服务运行，以及项目社区采用度低、维护状态未知，建议在受限环境中使用并自行复核源码。
材料明确标注“无”需要的密钥/环境变量，未见要求 API key、token 或其他敏感凭证；从现有信息看，凭证泄露或滥用面较低。
已给出的远程端点为“无”，文档中也未列出外部服务或数据上报目标；基于现有材料，未见明确的用户数据外发路径。
系统检查项已标明其具备 executes-code，说明该 MCP 工具作为本机服务运行并具有代码执行/进程运行能力。这属于同类工具的常规能力，当前材料未显示超出声明用途的系统权限申请，但仍应按最小权限运行。
描述仅表明其向 AI 助手注入 FTC 文档和代码示例，未声明需要读取广泛本地文件、写入磁盘或访问其他敏感资源；现有材料下未见过度数据访问迹象。
该项目有公开 GitHub 仓库且采用 MIT 许可证，源码可审计，这是明显的降风险因素；但来源为 third_party_registry，社区采用度为 0 star，维护状态未知，缺少 README 细节，供应链可信度仍需留意。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"ftc-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
基于 FTC 官方文档和示例，为一个四轮麦克纳姆机器人编写 Autonomous OpMode：开局前进 24 英寸、右移 12 英寸、检测 AprilTag 后停车。请使用 Java，并解释关键 API 的来源。
一份参考 FTC 官方资料生成的 Java 自动程序，并附关键类、方法和文档依据说明。
下面这段 FTC Java 电机控制代码运行异常，请结合已验证的 FTC 文档找出问题并修复，说明错误原因，并给出可直接运行的改写版本。
基于官方文档的错误诊断、修复建议，以及一份更可靠的可运行 Java 代码。
请参考 FTC 官方文档与代码示例，生成一个 Java TeleOp 示例：读取 IMU 朝向与距离传感器数据，并实时显示在 telemetry 中，同时保持代码结构清晰适合比赛使用。
一份符合 FTC 官方实践的 TeleOp 示例代码，包含传感器读取、telemetry 展示和结构化说明。
用于校验 AI 生成代码的质量、安全性与性能，提升交付可信度。