openclaw skills 小龙虾技能 通讯仿真 matlab skill Simulink Agentic Toolkit** 的完整下载和安装指南：mcp通讯来实现的
---通过kimi找到，其他都找不到
📥 下载地址
| 资源 | 地址 |
|---|---|
| GitHub 仓库 | github.com/matlab/simulink-agentic-toolkit |
| Releases 下载页 | github.com/matlab/simulink-agentic-toolkit/releases |
| MathWorks 官方页面 | mathworks.com/products/simulink-agentic-toolkit |
🚀 推荐安装方式（自动安装）
前提条件
- MATLAB R2023a 或更高版本 ，且已安装 Simulink
- 支持的 AI 编码 Agent：Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex、Gemini CLI、Sourcegraph Amp
步骤 1：下载安装器
从 Releases 页面 下载 agenticToolkitInstaller.mltbx
步骤 2：在 MATLAB 中安装
matlab
% 方式 A：双击 .mltbx 文件，通过 Add-On Manager 安装
% 方式 B：命令行安装（推荐，避免 GUI 问题）
matlab.addons.toolbox.installToolbox("agenticToolkitInstaller.mltbx")步骤 3：运行安装命令
matlab
setupAgenticToolkit("install")这会：
- 下载 MCP server 二进制文件到
~/.matlab/agentic-toolkits/ - 下载 toolkit 文件
- 配置你的 AI 编码 Agent
- 注册 Skills
步骤 4：初始化 MATLAB 会话
每次打开 MATLAB 后运行：
matlab
addpath("~/.matlab/agentic-toolkits/simulink")
satk_initialize💡 建议 ：把上面两行加到
startup.m，自动初始化。
步骤 5：重启 Agent 会话
然后问 Agent：
Describe the structure of the currently open model.📦 包含的 7 个核心 Skills
| Skill | 功能 |
|---|---|
building-simulink-models |
模型构建最佳实践 |
simulating-simulink-models |
仿真运行与参数扫描 |
specifying-mbd-algorithms |
MBD 算法规范 |
specifying-plant-models |
被控对象建模（4 个模板） |
testing-simulink-models |
测试编写与验证（需 Simulink Test） |
generate-requirement-drafts |
需求生成 |
filing-bug-reports |
自动生成 bug 报告 |
🔧 手动安装（备选）
如果你已有 MCP server，只需 Skills：
bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/matlab/simulink-agentic-toolkit.git
# 创建 Skills 软链接
mkdir -p ~/.agents/skills
for skill in simulink-agentic-toolkit/skills-catalog/model-based-design-core/*/; do
ln -s "$skill" ~/.agents/skills/$(basename "$skill")
done然后在 Agent 配置中添加 MCP server 的 --extension-file 指向 tools/tools.json。
🔄 更新
matlab
setupAgenticToolkit("update")更新后重启 MATLAB 和 Agent 会话。
⚠️ 注意事项
- Simulink Test 是可选的，只有
model_test工具需要它 - 如果之前用过旧版安装方式，必须先卸载旧版再安装新版
- 中国大陆用户可能需要配置代理下载 MCP server 二进制文件
如果你需要，我还可以帮你搜索 LobeHub 上是否有与 MATLAB/Simulink 相关的 Skill，或者帮你看看 ClawHub 上的相关资源。需要吗？
Simulink 代理工具包
赋予你的 AI 编码代理能够读取、构建、编辑和测试基于模型设计的最佳实践 Simulink®模型的能力。
它的作用
Simulink 代理工具包为 AI 编码代理整合了 MathWorks® 基于模型的设计专业知识。它通过模型上下文协议（MCP） 将代理连接到 Simulink，赋予他们有效操作 Simulink 模型的能力（工具 ）和知识 （技能）。
6 用于读取、编辑、查询、测试和检查 Simulink 模型的 MCP 工具
7 代理编码技能 MBD 模型构建、仿真、工厂规范、测试、需求等最佳实践
通过 MATLAB® 函数自动设置 ，安装 MCP 服务器、配置代理并注册技能
支持 Claude Code、Copilot、Codex、Amp 和 Gemini CLI
工作原理
┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────┐
│ AI Agent │◄─MCP─►│MCP Server │◄─────►│ MATLAB / │
│ (Claude, │ │ (MATLAB │ │ Simulink │
│ Codex, │ │ MCP Core) │ └──────────┘
│ Copilot) │ └───────────┘
└───────────┘
▲
│ reads
┌─────┴─────┐
│ Skills │
│ (MBD best │
│ practices)│
└───────────┘
你的代理读取技能以获取领域知识，然后调用 MCP 工具与 MATLAB 和 Simulink 交互。MATLAB MCP 核心服务器连接连接（安装时下载）。
支持平台
纲领 设置 注释
克劳德密码 自动化
GitHub Copilot 自动化
OpenAI 手本 自动化
Gemini CLI 自动化
Sourcegraph 放大器 自动化
自动化设置已通过各平台的基本工作流程验证。该工具包正在积极开发中------如遇到问题请及时报告 。
快速入门
完整攻略： 请参阅入门指南 ，包含详细说明、平台特定说明、验证步骤和故障排除。
先修条件：
MATLAB R2023a 或更高版本，配合 Simulink
支持的 AI 编码代理
自动设置（推荐）
setupAgenticToolkit 功能负责 MATLAB 和 Simulink 代理工具包的安装、配置、更新和卸载。从最新版本下载 agenticToolkitInstaller.mltbx，安装在 MATLAB 中，然后运行：
setupAgenticToolkit("install")
它会将 MCP 服务器二进制文件和工具包文件下载到 ~/.matlab/agentic-toolkits/，然后引导你配置第一个编码代理（MCP 服务器条目 + 技能注册）。如果之后要设置更多代理，请运行 setupAgenticToolkit（"configure"）。要更新到最新版本，请运行 setupAgenticToolkit（"update"）。如果你的组织使用 CLI 封装器，配置时传递 AgentCLI="claude-code=/path/to/wrapper"。
现有用户： 如果你之前用代理驱动的工作流程搭建了工具包，必须先卸载该设置。请参见入门指南中的" 迁移自之前的安装 "。
手动设置
如果您已经安装了 MATLAB MCP 核心服务器 ，或希望完全控制，可以手动配置工具包。请参见入门指南中的手动设置 。
MATLAB 设置（所有平台）
MCP 服务器连接到正在运行的 MATLAB 会话。打开 MATLAB 并运行：
addpath("~/.matlab/agentic-toolkits/simulink")
satk_initialize
验证
在 MATLAB 中，打开任意 Simulink 模型------无论是你自己的，还是像 f14 这样的已发布示例：
openExample("simulink/AddBlockToModelFromLibraryExample") % only needed for R2023b+
open_system("f14")
然后问问你的经纪人：
Describe the structure of the currently open model.
MCP 工具
工具 你的代理人能做什么
model_overview 探索模型架构------查看子系统层级结构、接口以及主要组件的连接方式
model_read 理解模型行为------检查区块、算法表达式、信号流和参数值
model_edit 构建和修改模型------添加模块、接线信号、创建子系统并配置参数
model_test 验证需求------运行可读的 Gherkin 测试，并自动生成线束 （需要 Simulink 测试）
model_query_params 检查任何参数------查询块设置、信号属性、求解器配置和日志标志
model_resolve_params 获取实际值------将像 Kp 这样的工作空间变量解析为所有作用域的数值
特工技能
技能分类在技能目录中。核心技能组包括：
技能 它教给你的经纪人什么
构建 Simulink 模型 结构模型变更的最佳实践------添加模块、布线、布局
提交错误报告 生成独立的错误报告，用于复现、调查和修复问题
simulating-simulink-models 运行模拟以进行数据探索、参数扫描和定制分析
规范 MBD 算法 为 MBD 指定算法------系统规格、架构规范、实现和测试计划
指定植物模型 如何指定闭环仿真所需的工厂模型
测试-simulink-models 如何测试模型行为------重现问题、验证变化、回归测试
生成需求选秀 需求生成------偏好需求工具箱（.slreqx），并在可用时带有可追溯链接，回退到结构化 YAML
存储库结构
simulink-agentic-toolkit/
├── skills-catalog/ # Agent skills (not auto-discovered)
│ └── model-based-design-core/ # Core MBD skills (7 skills)
├── tools/ # MCP tool implementations
├── satk_initialize.m # MATLAB session setup entry point
└── research-previews/ # Curated example tasks
研究预览：代理任务探索器
代理任务探索器提供精心策划的多步骤任务，展示代理使用 Simulink 可以做的事情------模型理解、创建、修改、测试、修复错误和验证。每个任务都包含 Simulink 模型和支持文件，随时可用。
slAgenticTaskExplorer
从交互式界面中选择一个任务。资源管理器会把它分级到一个独立的工作区，里面有所有需要的文件，然后打开你的编码代理。每个任务都会给出逐步提示------把每个提示复制到你的编码代理中，观察它运行。
这是一个研究预览。行为和界面可能会发生变化。
要求
MATLAB R2023a 或更高版本 ，配合 Simulink
Simulink 测试 （可选）------仅 model_test
System Composer （可选）------支持架构建模和组件分析
Simscape （可选）------支持物理建模领域
Stateflow （可选）------支持状态机和图表分析
一个支持的 AI 编码代理 （参见支持的平台 ）
AI 模型能力指导
该工具包依赖于 AI 模型的强大多步推理、工具使用和编码性能。
我们已用更高能力的模型测试该工具包，包括 Claude Opus 和 Sonnet、OpenAI GPT-5 模型以及 Gemini Pro 模型，总体上在要求较高的工作流程上取得了良好效果。
模型能力对质量有显著影响。在我们的测试中，轻量化或能力较低的模型在模型构建和复杂编辑等任务中可靠性较低，且更可能产生不完整或错误的结果。这些模型可能仍足以满足简单任务的需求，但为了获得最佳整体体验，我们建议使用更高能力的模型。
文献资料
资源 描述
入门指南 设置教程，包含每个代理的说明和故障排除
技能目录 浏览所有特工技能组和个人技能
报告漏洞
遇到 bug，请在打开 GitHub issue 前使用 fileing-bug-reports 技能生成报告。请咨询你的经纪人：
File a bug report for this issue
该技能会自动捕捉环境细节、复现步骤和错误输出------在您的工作区中生成完整的报告。然后打开一个错误报告 ，粘贴生成的报告。 一定要在 bug 发生的同一个会话里运行这个技能 ，因为它会用对话上下文来重建发生的事情。如果问题不是在聊天会话中出现的，尽量向客服描述问题，然后要求提交一个错误报告。
贡献
我们欢迎通过 GitHub Issues 提供反馈。拉取请求会被审查以收集想法和反馈，但不会从外部贡献者那里合并。详情请参见 CONTRIBUTING.md。
安全考量
使用 Simulink 代理工具包和 MATLAB MCP 核心服务器时，运行前应彻底审查和验证所有工具调用。重要操作时一定要让人工参与，只有在你确信通话会如预期般完成后才继续行动。更多信息请参见用户交互模型（MCP） 和安全考虑（MCP）。
许可与使用
该许可可在该 GitHub 仓库的 LICENSE.md 文件中找到。
MCP 服务器仅允许根据 MathWorks 软件许可协议与 MATLAB 和 Simulink 一起使用，且不得被多用户共享。如需支持共享或集中式服务器使用，请联系 MathWorks。
联系支持团队
MathWorks 鼓励你使用这个仓库并提供反馈。如需请求技术支持或提交增强请求，请创建 GitHub 问题或联系技术支持 。有关 MATLAB MCP 核心服务器的问题和支持，请参见 MATLAB MCP 核心服务器仓库。