RuView WiFi 感知平台

它是什么

RuView 是 ruvnet 做的开源 WiFi 感知平台。路由器让房间里充满无线电波，人走动或呼吸时会改变这些电波。一块低成本的 ESP32 板把这些变化记录成信道状态信息（CSI）。RuView 的软件把记录转成在场、移动、呼吸和心率的估计，不用摄像头。这个条目讲的是软件，以及它和你的编程智能体打交道的那部分：一个 Claude Code 插件、Codex 提示词、一个带 MCP 服务器的 npm 工具包，还有一个实时感知面板。

1. 路由器让房间充满无线电波
2. ESP32 板记录人如何改变这些电波
3. 信号处理估计在场、动作和生命体征
4. 服务器通过 REST、WebSocket 和 MQTT 共享结果
5. 仪表盘、Home Assistant 或你的智能体读取它们

适合谁

想在不装摄像头的前提下感知一个房间、手上有 ESP32 板或愿意买一块的创客和开发者。Home Assistant 用户可以从 MQTT 数据里拿到在场和动作。研究者得到一套 Rust 和 Python 代码库，带公开的基准和一条命令的证明。用 Claude Code 或 Codex 的开发者有一组命令，带他们走完刷写、配网、感知应用、训练和验证，npm 工具包还另有一个房间校准工具。README 把项目标为测试版，并说它的应用是研究和原型。

如果你需要医疗级的读数，可以不用它。README 说，生命体征和姿态输出在任何实际使用之前，都要在你自己的硬件、房间和人身上独立验证。它还把实时的 17 关键点姿态模型称为初版，低于它自己的目标，所以如果你要的就是单板姿态，也可以不用。

用在哪里

文档给 Claude Code 和 Codex 写了完整步骤，给 ChatGPT 和其他 MCP 客户端留了入口。感知服务器本身在 Docker 里运行，或者从 Rust 源码构建。

• Claude Code：制作方插件市场里的一个插件，带七条命令、九个技能和三个智能体。npm 工具包的 MCP 服务器和一个叫 ruview-live 的实时感知面板是分开安装的
• Codex：同样的七条命令，写成要复制进它提示词文件夹的提示词，一份写项目规则的 AGENTS.md，以及从 npm 工具包启动的只读智能体运行
• ChatGPT：通过 HTTPS 隧道走 HTTP 的 MCP 服务器，带一个显示抓取结果的控制台小组件
• Cursor 和其他 MCP 客户端：stdio 的 MCP 服务器，以及第二个服务器 rvagent，用户指南说 Cursor 可以调用它
• Home Assistant：一个 MQTT 数据流，为每个节点建一个设备
• Python：两个 PyPI 包，里面是信号处理代码和客户端

硬件命令只能在插着板子的那台机器上运行。云端的智能体够不到你的 USB 口。

如何设置

点“获取”会把一个装有 Mindket 安装说明的 zip 压缩包存进你的下载文件夹，里面按制作方的文档列出了每个智能体和平台的步骤。最快的上手方式不需要硬件：一个在模拟数据上运行的 Docker 镜像。

1. 运行下面的 Docker 演示。没有设置 RUVIEW_API_TOKEN 时，容器会以退出码 64 退出。
2. 打开 http://localhost:3000，看仪表盘。
3. 在 Claude Code 里添加插件市场并安装插件。
4. 输入 /ruview-start，选 Docker 演示、仓库构建或实时 ESP32。

export RUVIEW_API_TOKEN=$(openssl rand -hex 32)
docker run -p 127.0.0.1:3000:3000 -p 127.0.0.1:3001:3001 -e RUVIEW_API_TOKEN ruvnet/wifi-densepose:latest

/plugin marketplace add ruvnet/RuView
/plugin install ruview@ruview

Claude Code 也可以接入这个 MCP 服务器，用的是用户指南给的这一行。

claude mcp add ruview -- npx -y @ruvnet/ruview@0.9.1 mcp start

要用实时的板子，固件 README 让你先用 esptool 刷写一个发布包，再在不重新刷写的情况下把你的 WiFi 信息交给板子。

printf '%s\n' 'YourPass' > ~/.wifi-pass && chmod 600 ~/.wifi-pass
python firmware/esp32-csi-node/provision.py --port COM7 \
  --ssid "YourSSID" --password-file ~/.wifi-pass --target-ip 192.168.1.20

如何使用

在 Claude Code 里，由插件的命令来干活。Codex 的提示词与它们一一对应。README 给出了每条命令的用途。

在智能体之外，npm 工具包有它自己的命令。在插着板子的那台机器上运行它们。

npx @ruvnet/ruview doctor
npx @ruvnet/ruview devices
npx @ruvnet/ruview esp32 --seconds 10

第一条检查你的配置，并为每个未通过的检查给出修复办法。第二条列出插着的设备。第三条抓取你的节点发到这台机器的数据，给出每个节点的速率、丢包和信号强度。

示例

你已经把 Docker 演示跑起来了，想看看服务器怎么回答。在第二个终端里，你问它健康状态和生命体征。

curl http://localhost:3000/health
curl http://localhost:3000/api/v1/vital-signs

用户指南说，模拟模式下健康检查的回答是这样的：

{"status":"ok","source":"simulated","clients":0}

source 字段写的是 simulated，所以仪表盘上的每个数字都是合成的。容器还要求令牌，所以调用可能需要用户指南在节点调用里给的那个请求头：-H "Authorization: Bearer $RUVIEW_API_TOKEN"。这个演示容器收不到任何板子的数据。用户指南说，Docker 里的 ESP32 节点需要发布 UDP 端口、设置 CSI_SOURCE=esp32，并加上 RUVIEW_UDP_ALLOW 这样的来源限制。

新手与专家

新手：WiFi 是无线电，房间里的人会改变这些电波的反射。CSI 是某些芯片能报告的、对这些变化的详细记录，ESP32-S3 就是一块能做到的小板子。RuView 读取这份记录，估计谁在那里、呼吸怎么样。先从 Docker 演示开始，它不需要板子。它在模拟数据上显示仪表盘和 API，所以它说明不了感知在你的房间里效果如何。

专家：服务器是 v2 下的一个 Rust 工作区。它的 UDP 监听默认绑定 127.0.0.1，所以你网络里的节点需要 --udp-bind 0.0.0.0，再加上带它们地址的 --udp-allow，或者 --udp-insecure-lan。UDP 数据通道没有认证，指南说要让它远离不可信的网络。

校准指南带一个房间依次走完这些：至少 600 帧的空房间基线、八个有引导的锚点、一组训练好的专家模型，以及一次实时观察。只给部分锚点会训练出缺了几个专家的一组，room-status 会显示哪些训练出来了。

wifi-densepose calibrate --port <PORT>
wifi-densepose enroll --room <NAME>
wifi-densepose train-room --room <NAME>
wifi-densepose room-watch --room <NAME>

npm 工具包在代码里就拒绝夸大精度。它的 claim-check 命令检查报告里有没有没标注的精度声明。train-gate 命令会拒绝没有平均姿态基线或数据划分有泄漏的得分，然后给出一个结果唯一可以用来发布的措辞。

通过 MCP，授权把权限分开。读取硬件要 device-access，刷写要 hardware-write 加 confirm，校准和训练要 workspace-write 加 confirm。刷写和校准在 HTTP 传输上永远不会被执行。

注意事项

它大部分在你自己的电脑上运行，有几条路径会连到外面。

• 状态：README 把项目标为测试版，说 API 和固件可能变，并写明 ESP32-C3 和原版 ESP32 不受支持
• 不是医疗设备：README 说它的应用是研究和原型，不是医疗设备、急救系统或经过安全认证的控制装置。固件 README 把它的呼吸和心率输出都称为实验性的，说呼吸估计在使用前要用参考设备校准，并说心率估计不是医疗测量
• 人：它不用摄像头就能感知人。这是 Mindket 的提醒，不是制作方的：要告诉被你感知的房间里的人。隐私模式会把心率、呼吸和姿态从 MQTT、Matter、REST、WebSocket 和录制里去掉，指南说它本身并不能让一个部署符合任何法规
• 网络：演示容器没有 API 令牌就拒绝启动。节点数据通过没有认证的 UDP 到达，所以要用来源白名单
• 你的板子：刷写会写入它。npm 工具包先做计划，按校验和检查每个镜像，只有你传了 --confirm 才写入
• 对外连接：模型权重来自 Hugging Face，镜像来自 Docker Hub，软件包来自 npm 和 PyPI，可选的 Cognitum Spaces 登录会连到 api.cognitum.one
• Cognitum：README 为完整配置推荐 Cognitum Seed 硬件，还设有一个联盟计划，创作者推荐成交的 Cognitum 销售可以拿到分成。RuView 本身是 MIT 许可，走 ESP32 的路线不需要它们
• Claude Code 面板：和所有 mod 一样，它以 Claude Code 的权限运行，所以只从你信任的来源安装
• 许可证：MIT，版权归 rUv