Cables Rl MCP

🎨 RL MCP服务器电缆

训练人工智能自主创作艺术

](https://www.npmjs.com/package/cables-rl-mcp)   

*集成了以下功能的MCP服务器 Cables.gl 使用强化学习进行可视化编程，用于自主视觉参数优化和生成艺术探索。*

特性 • 安装 • 快速开始 • 文档 • 例子

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🌟 什么是RL电缆？

电缆RL连接 克劳德代码 和 Cables.gl （强大的视觉着色器系统）和 强化学习，允许AI代理：

• 🎯 发现 自动生成美观的着色器参数
• 🔄 优化 基于奖励学习的视觉输出
• 🖼️ 生成 探索参数空间的独特生成艺术
• 📊 学习 通过审美奖励功能看起来“好”的东西

将其视为 自主视觉艺术家 探索您的Cables.gl补丁的创造性可能性。

✨ 特性

🏗️ 建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Claude Code (Client)                      │
│                                                              │
│  Your prompts  ←→  cables-rl MCP  ←→  Playwright MCP        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
              ┌─────────────┼─────────────┐
              ▼             ▼             ▼
      ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌───────────┐
      │   RL      │  │ Cables.gl │  │  Reward   │
      │  Agent    │  │  Browser  │  │  System   │
      │(PPO/SAC)  │  │  Control  │  │(Aesthetic)│
      └───────────┘  └───────────┘  └───────────┘

📦 安装

先决条件

• Node.js 18+
• Python 3.8+
• 克劳德代码 命令行界面

快速安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/adkr1989/cables-rl-mcp.git
cd cables-rl-mcp

# Install Node.js dependencies
npm install

# Install Python dependencies
pip install numpy

# Build the project
npm run build

配置Claude代码

添加到您的Claude Code MCP设置中(~/.claude.json 或项目设置）：

{
  "mcpServers": {
    "cables-rl": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/cables-rl-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "PYTHON_PATH": "python",
        "OUTPUT_DIR": "/path/to/cables-rl-mcp/output"
      }
    },
    "playwright": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest"]
    }
  }
}

🚀 快速开始

1.加载Cables.gl补丁

在克劳德代码中，问：

Load the Anomaly patch from Cables.gl and show me what parameters are available

2.探索参数

Change the blur amount to 15 and the chromatic aberration to 8, then take a screenshot

3.初始化RL代理

Initialize an SAC agent to optimize the Timer speed (0-5) and Blur amount (0-20) for aesthetic visuals

4.自主探索

Run autonomous exploration for 5 minutes, saving any interesting frames

🛠️ MCP工具

Cables.gl控制

RL代理

自主探索

🎨 奖励系统

审美奖励功能结合了多个组成部分：

reward = (
    0.3 * entropy_score +      # Visual complexity
    0.2 * color_harmony +      # Color distribution
    0.2 * motion_coherence +   # Smooth motion
    0.2 * novelty_bonus -      # Exploration bonus
    0.1 * fps_penalty          # Performance penalty
)

📊 演出

📁 项目结构

cables-rl-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts              # MCP server entry point
│   ├── types.ts              # TypeScript definitions
│   ├── tools/
│   │   ├── cables-control.ts # Cables.gl browser automation
│   │   ├── rl-agent.ts       # RL agent bridge
│   │   ├── reward-system.ts  # Visual metrics & rewards
│   │   └── training-loop.ts  # Autonomous training
│   └── bridge/
│       └── python-bridge.ts  # Python process communication
├── python/
│   ├── agent_wrapper.py      # RL agent wrapper
│   ├── reward_functions.py   # Aesthetic reward calculations
│   └── env_cables.py         # Gym environment
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

🤝 贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

1. 克隆该仓库
2. 创建功能分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推到分支(git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开拉取请求

📜 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• Cables.gl -可视化编程平台
• 模型上下文协议 -MCP规范
• 剧作家 -浏览器自动化

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由以下材料制成❤️ 通过 A_开发

*通过视觉探索赋予人工智能创造力*