MCP

PLC 编程必备的7个MCP服务器

随着 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等 AI 编程助手逐渐支持 Model Context Protocol（MCP），MCP 正在从普通的软件开发领域进入工业自动化领域。

对于 PLC 编程来说，MCP 的意义尤其明显。

传统的 AI 编程方式通常是：

PLC 工程师
   ↓
复制 PLC 代码
   ↓
粘贴到 AI
   ↓
描述问题
   ↓
复制 AI 生成的代码
   ↓
粘贴回 TIA Portal / CODESYS

而 PLC MCP 可以把这个过程变成：

AI Coding Agent
      ↓
     MCP
      ↓
┌─────┴──────────────┐
│ PLC 工程 / 文档 / PLC │
└────────────────────┘

AI 不再只能处理工程师手工复制出来的一小段代码，而是可以直接访问 PLC 项目、编程文档、变量、交叉引用，甚至在经过安全控制之后修改工程或者读取运行中的 PLC。

本文整理目前比较值得关注的 7 个 PLC AI 编程 MCP Server，重点介绍它们解决的问题以及各自适合的使用场景。

1. TIA Portal MCP

如果主要使用 Siemens TIA Portal，那么 tia-portal-mcp 是非常值得关注的一个开源项目。

它直接通过 Siemens TIA Portal Openness API，把 TIA Portal 工程暴露给 MCP Client。

目前项目针对 TIA Portal V21，能够让 AI Agent 检查正在运行的 TIA Portal 项目，并提供项目发现、PLC Block 导入导出、Tag Table、硬件和网络、交叉引用、硬件目录以及编译诊断等能力。

2. TiaCommander

TiaCommander 是另一个非常完整的 Siemens TIA Portal MCP Server。

它的定位非常直接：

Connects any MCP-compatible AI assistant to Siemens TIA Portal via the Openness API.

它可以连接 Claude、Codex、Cursor、Windsurf、VS Code Copilot、Gemini CLI 等 MCP Client。

目前公开版本覆盖 TIA Portal V17–V20，并提供大量 TIA Portal 工程操作，包括：

PLC Block
FB / FC / OB / DB
SCL
LAD
Tag
Watch Table
Hardware
Cross Reference
Library
Compile
PLC 数据
Project 管理

其 GitHub 页面目前列出了 18 个工具、205 个 actions。

例如工程师可以直接告诉 AI：

Create an FB named FB_MotorControl.

Add:
- Start
- Stop
- Fault
- Running

Generate the SCL implementation and compile the block.

AI 不需要再把生成的代码复制到 TIA Portal。

3. TIA Portal Docs MCP

如果前两个 MCP 解决的是：

AI 如何操作 TIA Portal？

那么 TIA Portal Docs MCP 解决的是另一个非常关键的问题：

AI 如何准确理解 TIA Portal 的编程指令和官方文档？

这个服务专门面向 AI Coding Assistant 提供 TIA Portal 编程文档检索。

目前提供 2800+ 个编程章节，覆盖函数块、指令、数据类型等内容，并通过 MCP 的 get_docs 工具进行语义检索。

它的工作方式并不是让 AI 自己“猜” Siemens 指令，而是：

AI Coding Agent
       │
       │ MCP
       ▼
TIA Portal Docs MCP
       │
       ▼
Semantic Search
       │
       ▼
TIA Portal Programming Docs

例如：

How does S7-1500
SCL MOVE_BLK work?

What are the parameters?

What data types are supported?

AI 可以先调用文档 MCP 查询相关内容，然后再生成代码。

这对于 PLC 编程尤其重要。

因为通用大模型虽然已经能够理解：

IF
FOR
CASE
TON
MOVE
ADD

但是对于大量 Siemens 特定指令、系统常量、FB 参数、数据类型以及版本差异，单纯依赖模型训练数据并不可靠。

这实际上代表了 PLC AI 编程中的一个重要方向：

不要只让 AI 生成 PLC 代码，而要给 AI 提供可靠的 PLC Context。

TIA Portal Docs MCP 目前通过 MCP 提供标准化访问，并支持 Claude Code、Cursor 等 AI Coding Assistant。

4. PLCs.ai MCP Server

PLCs.ai MCP Server 是另一个值得关注的方向。

它与前面的 TIA 专用 MCP 有一个明显区别：

它并不只关注 TIA Portal。

目前可以处理 Siemens 和 Allen-Bradley 项目，并提供项目发现、源代码读取、Context Search、代码生成、项目分析以及运行时数据访问等能力。

例如它提供：

plcs_list_projects
plcs_get_project
plcs_get_project_source
plcs_search_context
plcs_generate_code
plcs_start_analysis
plcs_get_live_values
plcs_get_tag_history
plcs_save_version

因此它更接近：

        AI
        │
       MCP
        │
   PLCs.ai Platform
        │
   ┌────┼─────┐
   ▼    ▼     ▼
 Siemens AB   Live PLC
 Project Project Data

它的 MCP Endpoint 使用 Streamable HTTP，因此可以直接被支持远程 MCP 的客户端使用。

例如：

{
  "mcpServers": {
    "plcs-ai": {
      "url": "https://mcp.plcs.ai/mcp"
    }
  }
}

PLCs.ai 官方文档也提供了 Claude Code、Codex、Cursor 等客户端的配置方式。

5. Festo / CODESYS MCP

如果使用 CODESYS，那么 Festo/CODESYS MCP 是非常值得研究的项目。

这个 MCP 的特点不是简单地把 CODESYS API 暴露给 AI，而是把：

IEC 61131-3
Structured Text
PLCopen XML
Knowledge Base
Static Analysis
Code Library
Validation

组合到了一起。

项目目前提供 18 个核心工具，并包含：

27 个知识主题
19 个手册
BM25 知识检索
38 个 ST Block
PLCopen XML 生成
三阶段验证流程

6. MCP PLC Core

前面的几个 MCP 大多围绕：

PLC 工程开发

而 MCP PLC Core 更偏向：

运行中的 PLC。

它的定位是一个通用工业 PLC MCP Server。

项目通过 Adapter 机制支持不同 PLC 协议，包括：

Siemens
Schneider
ABB
Mitsubishi
Omron
Allen-Bradley
WAGO
CODESYS
Modbus
S7
OPC UA

整体架构非常简单：

AI Agent
   │
   │ MCP
   ▼
MCP PLC Core
   │
   ├── S7
   ├── Modbus
   ├── OPC UA
   ├── EtherNet/IP
   └── Custom Adapter
          │
          ▼
         PLC

例如 Siemens S7 可以使用：

npm install nodes7

然后通过 S7 Adapter 访问 PLC。

这种 MCP 特别适合：

Read DB10.DBW20

或者：

Read motor running status

这样的运行时操作。

因此它和 TIA Portal MCP 的定位并不完全相同：

MCP	主要对象
TIA Portal MCP	TIA 工程
TiaCommander	TIA 工程 + PLC
MCP PLC Core	Runtime PLC
PLCs.ai	PLC Project + Context + Runtime

7. TIA Portal Openness MCP

除了前面几个项目之外，目前还出现了不少基于 Siemens Openness API 的 TIA Portal MCP 实现。

其中一个值得关注的是 Gangdolf Automation 发布的 TIA Portal MCP。

该项目提供针对 TIA Portal V17、V18、V19、V20 和 V21 的版本构建，并基于 Openness API 将 TIA Portal 暴露给 MCP Client。(Gangdolf Automation)

它还扩展了 WinCC Unified 相关能力，例如：

PLC Tag 导出
HMI Text List
Screen
Screen Item
HMI 相关操作

8、对比

把这几个 MCP 放在一起，可以看到它们实际上解决的是不同问题。

MCP	平台	工程操作	文档检索	Runtime PLC	AI Context	主要特点
TIA Portal MCP	Siemens	★★★★★	—	★	★★★	Openness 工程操作
TiaCommander	Siemens	★★★★★	—	★★★★	★★★★	功能非常完整
TIA Portal Docs MCP	Siemens	—	★★★★★	—	★★★★	PLC 编程文档 Context
PLCs.ai MCP	Siemens / AB	★★★★	★★★★	★★★★	★★★★★	PLC Context 平台
Festo/CODESYS MCP	CODESYS	★★★★	★★★★★	—	★★★★	ST + XML + Validation
MCP PLC Core	多品牌	★	—	★★★★★	★★	Runtime PLC
TIA Openness MCP	Siemens	★★★★★	—	★★	★★★	多版本 TIA / HMI

9、结束语

2026 年，PLC AI 编程正在从“让 ChatGPT 写一段梯形图”进入一个新的阶段。

目前已经可以看到三条比较清晰的技术路线：

第一类：Engineering MCP

例如：

TIA Portal MCP
TiaCommander
TIA Openness MCP

重点是：

让 AI 操作 PLC 工程。

第二类：Knowledge / Context MCP

例如：

TIA Portal Docs MCP
PLCs.ai
CODESYS MCP

重点是：

让 AI 获得可靠的 PLC 知识和项目上下文。

第三类：Runtime MCP

例如：

MCP PLC Core
PLCs.ai Runtime

重点是：

让 AI 观察甚至操作运行中的 PLC。

真正成熟的 PLC AI 编程系统，很可能最终不是单独依赖其中一种，而是把三者结合起来：

             AI Coding Agent
                    │
                   MCP
                    │
       ┌────────────┼────────────┐
       ▼            ▼            ▼
   PLC Context   PLC Docs    PLC Runtime
       │            │            │
       └────────────┼────────────┘
                    ▼
              AI PLC Engineer
                    │
                    ▼
          Generate / Analyze /
          Refactor / Validate
                    │
                    ▼
              PLC Engineering

从这个角度看，MCP 并不是 PLC AI 编程的终点，而更像是 PLC AI Agent 的“接口层”。

真正有价值的下一层，是能够理解 PLC 项目结构、调用关系、变量依赖、硬件关系、编程规范和工程历史的 PLC Context Layer。

这可能才是 PLC AI Programming 下一阶段最值得关注的方向。

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这是「AI × 工业 / PLC」专题的一部分。完整地图见：AI × 工业 / PLC 完全指南

PLC 编程必备的7个MCP服务器

1. TIA Portal MCP

2. TiaCommander

3. TIA Portal Docs MCP

4. PLCs.ai MCP Server

5. Festo / CODESYS MCP

6. MCP PLC Core

7. TIA Portal Openness MCP

8、对比

9、结束语

第一类：Engineering MCP

第二类：Knowledge / Context MCP

第三类：Runtime MCP

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