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让 AI 用自然语言操控 MuJoCo 机器人仿真并导出结果
该 MCP 工具声明用于本地暴露 MuJoCo 物理仿真能力，材料中未见密钥要求或远程端点，整体未发现明确高风险红旗。需注意其具备本机代码执行能力，且项目社区采用度低、维护状态未知，建议在隔离环境中使用。
材料明确标注“无”密钥或环境变量要求，未见 API token、账号凭证或其他敏感认证信息的收集与使用描述，因此凭证泄露或滥用面较低。
材料标注“无”远程端点，未见需要连接外部服务或将用户数据发送到第三方主机的说明。基于现有信息，网络外发风险较低。
系统检查项已明确该工具具备 executes-code 能力；结合其功能描述，预期会在本机启动或驱动 MuJoCo 仿真相关进程，并执行模拟、轨迹优化、接触分析、视频导出等操作。这属于 MCP 工具常见能力，但仍应视为需留意的本地执行面。
按描述其支持仿真控制与视频导出，通常意味着需要访问本地模型、配置或输出文件，并写入导出结果。材料未显示超出声明功能的系统级权限申请，但其本地读写范围仍应限制在专用工作目录。
正面因素是源码公开且采用 MIT License，可审计性较好；但来源为 third_party_registry，GitHub 仓库社区采用度为 0 star，维护状态未知，缺少 README 细节，供应链成熟度与持续维护信号偏弱，建议先审阅代码与依赖。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"MuJoCo MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 MuJoCo 运行一个双足机器人站立稳定性测试，逐步调整控制参数，并说明每次调整对姿态的影响。
生成仿真操作步骤、参数调整建议和稳定性分析。
请基于 MuJoCo 为机械臂规划一条从 A 到 B 的最优轨迹，目标是最小化能耗并避免碰撞。
输出优化后的轨迹方案、约束说明和性能对比。
将 ROBOT.md 一键接入支持 MCP 的智能体，提供结构化清单读取与校验能力。