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.

해결하는 문제

Bagel은 로보틱스, 드론, IoT 데이터를 분석하기 위한 자연어 인터페이스를 제공합니다. 사용자 지정 파싱 스크립트 작성, PlotJuggler와 같은 도구에서 타임라인을 수동으로 스크러빙하거나 복잡한 CLI 명령을 사용하여 다양한 형식의 대규모 로그 파일에서 인사이트를 추출할 필요가 없습니다.

작동 방식

Bagel은 MCP(Model Context Protocol) 서버로 작동하여 LLM(Claude, Gemini 또는 로컬 모델)을 로보틱스 데이터에 연결합니다. 사용자가 plain English로 질문하면 Bagel은 해당 요청을 결정적 DuckDB SQL 쿼리로 변환하여 데이터 계산을 수행하므로 LLM이 수학을 직접 수행하지 않습니다. 또한 로봇에서 실행할 수 있는 엣지 데이터 축소 파이프라인을 갖추고 있어 자연어로 설명된 특정 이벤트를 감지하고 관련 시간 창만 저장하여 전송해야 하는 데이터 양을 줄입니다.

대상 사용자

로보틱스 엔지니어, 드론 조종사, IoT 개발자로서 여러 형식(ROS1/2, PX4, ArduPilot, MQTT 등)의 원격 측정, 로그, 센서 데이터를 분석해야 하지만 특정 로그 형식에 대한 깊은 도메인 전문 지식이 필요하지 않은 사람들.

주요 기능

결정적 분석: 계산에 SQL을 사용하여 LLM의 수학적 "환각"을 방지합니다.
광범위한 형식 지원: ROS1, ROS2, MCAP, PX4, ArduPilot, Betaflight, CAN/MDF4, MQTT와 호환됩니다.
지능형 엣지 축소: 자연어 설명에 따라 이벤트별 창만 유지하여 데이터 양을 줄입니다.
LLM 통합: Claude Code, Cursor, Gemini 및 Ollama를 통한 로컬 모델용 MCP 서버로 작동합니다.
투명한 감사: 생성된 SQL 쿼리를 표시하여 사용자가 계산을 검증할 수 있습니다.