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将 SUMO 交通仿真接入 MCP，支持自动驾驶场景交互与上下文管理。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"sumo-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。
请通过 sumo-mcp 连接当前 SUMO 仿真，获取道路网络与车辆状态，并让编号为 ego 的车辆在接下来 30 秒内保持安全跟车，输出每一步控制指令与关键状态变化。
返回仿真连接结果、车辆状态摘要，以及逐步控制指令和状态变化记录。
使用 sumo-mcp 在 SUMO 中创建一个包含拥堵路口和行人穿行的测试场景，运行我的自动驾驶决策策略 5 轮，并汇总碰撞次数、平均延误和异常决策时刻。
生成测试场景执行结果，并输出关键安全与效率指标汇总。
请通过 sumo-mcp 读取当前仿真上下文，整理地图、信号灯配置、车辆初始化参数和最近一次运行结果，并生成一份便于后续模型继续实验的上下文摘要。
输出结构化的仿真上下文摘要，便于复现实验和继续交互。
在隔离的 Docker 容器中安全运行任意代码，支持调试、测试与自动化实验。
通过自然语言控制 Isaac Sim，创建机器人场景、运行仿真并排查物理问题。
通过 MCP 控制安卓模拟器，完成虚拟机管理、装应用与界面自动化测试。
为远程 MCP 通信提供类型安全集成，便于集中管理模型上下文。
用自然语言跨多个MCP服务器发现、管理并执行工具调用。
通过 MCP 协议调用天气查询等工具，并复用资源与提示模板提升集成效率。