Extelligence-ai/bagel

Query robotics, drone, and IoT data in plain English through an MCP server, with an intelligent edge data reduction pipeline that keeps only the data that matters.

解決する課題

Bagel は、ロボティクス、ドローン、IoT データを分析するための自然言語インターフェースを提供します。カスタム解析スクリプトの作成、PlotJuggler などのツールでのタイムラインの手動スクラブ、複雑な CLI コマンドを使用してさまざまな形式の大規模ログファイルから洞察を抽出する必要がなくなります。

仕組み

Bagel は MCP（Model Context Protocol）サーバーとして機能し、LLM（Claude、Gemini、ローカルモデルなど）をロボティクスデータに接続します。ユーザーが plain English で質問すると、Bagel はそのリクエストを決定的な DuckDB SQL クエリに変換してデータの計算を実行し、LLM が数学を実行しないようにします。また、ロボット上で実行できるエッジデータ削減パイプラインも備えており、自然言語で記述された特定のイベントを検出し、関連する時間ウィンドウのみを保存して、転送する必要のあるデータ量を削減します。

対象ユーザー

ロボティクスエンジニア、ドローンパイロット、IoT 開発者で、複数の形式（ROS1/2、PX4、ArduPilot、MQTT など）のテレメトリ、ログ、センサーデータを分析する必要があるが、特定のログ形式に関する深い専門知識を必要としない人々。

ハイライト

決定的分析：計算に SQL を使用し、LLM の数学における「幻覚」を回避。
広範な形式サポート：ROS1、ROS2、MCAP、PX4、ArduPilot、Betaflight、CAN/MDF4、MQTT に対応。
インテリジェントエッジ削減：自然言語の説明に基づいてイベント固有のウィンドウのみを保持し、データ量を削減。
LLM 統合：Claude Code、Cursor、Gemini、および Ollama を介したローカルモデル用の MCP サーバーとして機能。
透明な監査：生成された SQL クエリを表示し、ユーザーが計算を検証できる。