Vscode_cube_mcp

MCP(Model Context Protocol) server,封装 STM32CubeMX 官方命令行脚本模式(-q), 让 AI 助手可以直接加载 .ioc 工程、改引脚/外设配置、生成 HAL 代码、导出引脚表,全程无需打开 CubeMX GUI。

功能一览

要求

• Python >= 3.10(Windows 建议用官方安装版,不要用 msys2/Git 自带的 python,见 FAQ)
• STM32CubeMX 6.x(ST 专有软件,请从 ST 官网 免费下载并自行遵守其许可;本工具仅运行时调用其命令行,不包含、不修改其代码)

快速开始(Windows)

三步,约 2 分钟。以下命令都在 PowerShell 里执行。

第 1 步:安装

pip install vscode-cube-mcp

装完后先验证一下(能打印出版本号就说明装好了):

python -m pip show vscode-cube-mcp

如果提示 pip 不是命令或装到了奇怪的位置,先看文末 FAQ「pip 报错 / 装不上」。

第 2 步:配置环境变量(永久生效)

用 setx 写入用户级环境变量($env: 的临时写法只对当前窗口有效,重启客户端后就没用了,不要用):

setx ST_CUBEMX_EXE "C:\MINE\STM\STM\STM32CubeMX.exe"
setx ST_CUBEMX_ALLOWED_ROOTS "C:\MINE\STM32Project"

把路径换成你自己的:

• ST_CUBEMX_EXE:本机 STM32CubeMX.exe 的完整路径;
• ST_CUBEMX_ALLOWED_ROOTS:允许 AI 访问的工程根目录(多个用 ; 分隔,如 C:\MINE\STM32Project;C:\MINE\OTHER)。

设置完成后关掉并重新打开客户端(Reasonix / VS Code 等),环境变量才会被读到。

第 3 步:接入 MCP 客户端

把下面配置加到你所用客户端的 MCP server 列表里(以 mcpServers 配置为例):

{
  "mcpServers": {
    "Vscode_cube_mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "cubemx_mcp"],
      "env": {
        "ST_CUBEMX_EXE": "C:/MINE/STM/STM/STM32CubeMX.exe",
        "ST_CUBEMX_ALLOWED_ROOTS": "C:/MINE/STM32Project"
      }
    }
  }
}

说明:

• env 里的路径和上面第 2 步二选一即可(都设也行,env 优先)。如果不写 env,就必须依赖第 2 步的系统环境变量;
• JSON 里 Windows 路径建议用正斜杠(C:/...)或双反斜杠(C:\\...),避免转义问题;
• "command": "python" 要求 python 在 PATH 里且就是装有本包的解释器;如果不对,改成 "command": "py", "args": ["-m", "cubemx_mcp"] 或写解释器完整路径(见 FAQ)。

验证

1. 打开客户端,发一条消息让 AI 调用 cubemx_load(给它一个 .ioc 路径);
2. 或在终端手动冒烟:python -m cubemx_mcp 启动后不报错、不立刻退出,即 server 正常(它是 stdio 服务,会挂起等待输入,Ctrl+C 退出)。

配置项(环境变量)

安全设计:所有 .ioc / 生成路径必须在 ST_CUBEMX_ALLOWED_ROOTS 白名单内,白名单外的路径会被拒绝。

使用示例

让 AI 助手做的事情都会通过上述 8 个工具完成,例如:

• 「加载 D:\proj\Blink.ioc,把 PB13 改成 GPIO_Output 并加标签 LED」→ cubemx_configure
• 「用 STM32F103C8T6 从零建一个工程,LED 在 PB13,带 I2C1」→ cubemx_new_project
• 「把 OLED.c 加进编译,重新 generate 后也保留」→ cubemx_add_source

内置模板库(templates/,按芯片型号命名,如 STM32F103C8T6.ioc、STM32F103C8T6_tim2_internal.ioc),新增芯片只需把该芯片 6.18 原生 .ioc 放进 templates/。

常见问题 FAQ

Q:pip 装上了,但 python -m cubemx_mcp 报 ModuleNotFoundError: No module named 'cubemx_mcp' 装的解释器和 python 指向的不是同一个。确认:

python -m pip show vscode-cube-mcp   # 能显示才算装在当前 python 上

若 python 指向 msys2/Git/系统 Store 的 python,换成官方 Python(py -m pip install vscode-cube-mcp,py -m cubemx_mcp),或直接写解释器全路径到客户端配置。

Q:客户端里 AI 报找不到 STM32CubeMX / _find_cubemx 失败 环境变量没传进 server 进程。检查:① 是否用了 setx(临时 $env: 会失效);② 是否重启了客户端;③ ST_CUBEMX_EXE 路径是否存在(在 PowerShell 里 Test-Path "C:\...\STM32CubeMX.exe" 应为 True)。

Q:报错说路径不在允许范围内(allowed roots) 把工程所在目录加进 ST_CUBEMX_ALLOWED_ROOTS(多个用 ;),改完重启客户端。如果写在客户端 env 里,检查 JSON 的 ; 和路径是否被转义破坏了。

Q:CubeMX 调用很慢或超时 首次启动 CubeMX 较慢是正常的;把 ST_CUBEMX_TIMEOUT 调大(如 600)。另外确认没有残留的 CubeMX / Java 进程占着工程文件。

Q:CubeMX 弹「Resolve Clock Issues」 通常是 .ioc 时钟树不自洽(如 HSE 未启用但 PLL 选了 HSE)。这个属于工程配置问题,详见 README.dev-notes.md 的「从零配置时钟实战」。

开发与测试

python -m unittest test_cubemx_mcp -v   # 运行单元测试(不依赖 CubeMX)

技术栈:Python >= 3.10 + mcp SDK 2.x(stdio);打包 setuptools + build + twine;目标平台 Windows(跨平台可用)。

许可与依赖声明

• 本工具代码:MIT License(见 LICENSE)
• mcp SDK(唯一 Python 依赖):MIT License(modelcontextprotocol/python-sdk)
• STM32CubeMX:ST 专有软件,运行时外部调用,需用户自备并遵守其许可条款

更多资料

• README.dev-notes.md:开发笔记——ST 扩展识别工程踩坑、从零配置时钟实战、各外设实测状态与能力边界、借壳法原理
• templates/README.md:各外设(GPIO/I2C/TIM/时钟)的配置命令与坑