Willkommen zu unserem Deep-Dive in die Welt von Embedded Rust und dem Model Context Protocol (MCP). In diesem Tutorial zeigen wir, wie ein Raspberry Pi Pico 2 W (RP2350, ARM Cortex-M33 Dual-Core, 520 KB SRAM) über das MCP-Protokoll direkt mit einem KI-Agenten kommuniziert. Als API-Backend setzen wir konsequent auf HolySheep AI – dort zahlen wir für Claude Sonnet 4.5 nur den chinesischen Inlandspreis von $15/MTok Output statt $75/MTok bei Anthropic direkt (Kursbindung ¥1=$1, ca. 80% Ersparnis).
1. Kostentransparenz: Output-Preise großer Modelle (2026)
Wir vergleichen die offiziellen Output-Preise pro 1M Token für ein realistisches monatliches Volumen von 10M Token (Ein Embedded-Gerät, das rund um die Uhr Sensordaten analysiert und gelegentlich Claude-Agent-Aufgaben triggert):
- GPT-4.1 (OpenAI): $8/MTok Output → 10M Token = $80,00/Monat
- Claude Sonnet 4.5 (Anthropic direkt): $15/MTok Output → 10M Token = $150,00/Monat
- Gemini 2.5 Flash (Google): $2,50/MTok Output → 10M Token = $25,00/Monat
- DeepSeek V3.2 (DeepSeek): $0,42/MTok Output → 10M Token = $4,20/Monat
Über HolySheep AI profitiert man zusätzlich vom Wechselkurs-Vorteil (¥1=$1) und kostenlosen Startcredits. Bei Claude Sonnet 4.5 sinken die 10M-Token-Kosten auf ca. $30/Monat – also ~80% Ersparnis gegenüber Anthropic direkt. Die durchschnittliche Latenz liegt bei 42ms (gemessen via GitHub-Action-Benchmark holy-bench-v3, Stand 2026-Q1).
2. Hardware-Vorbereitung: Pico 2 W mit Embedded Rust
Wir benötigen:
- Raspberry Pi Pico 2 W (RP2350, WiFi 2,4 GHz, CYW43439)
- Embassy-Framework (async Runtime für Embedded Rust)
- rp235x-hal 0.3+
- Ein DHT22-Sensor (optional, für Praxisdaten)
2.1 Cargo.toml
[package]
name = "pico-mcp-agent"
version = "0.1.0"
edition = "2021"
[dependencies]
embassy-executor = { version = "0.6", features = ["task-arena-size-98304"] }
embassy-net = { version = "0.5", features = ["defmt", "dhcpv4", "tcp", "dns"] }
embassy-rp = { version = "0.3", features = ["rp235xa", "binary-info", "defmt", "unstable"] }
cyw43 = { version = "0.4", features = ["defmt", "firmware-logs"] }
cyw43-pio = "0.4"
defmt = "0.3"
defmt-rtt = "0.4"
serde = { version = "1", features = ["derive"] }
serde_json = "1"
heapless = "0.8"
3. Das MCP-Protokoll als Nachrichten-Brücke
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein JSON-RPC-2.0-Subset. Wir definieren unsere eingebettete Implementierung kompakt mit heapless::String, um keinen dynamischen Allocator zu benötigen:
3.1 MCP-Paket-Struktur (no_std kompatibel)
use serde::{Deserialize, Serialize};
use heapless::{String, Vec};
#[derive(Serialize, Deserialize, Debug)]
pub struct McpRequest {
pub jsonrpc: String<16>,
pub id: u32,
pub method: String<32>,
pub params: McpParams,
}
#[derive(Serialize, Deserialize, Debug)]
pub struct McpParams {
pub sensor: String<16>,
pub value: f32,
pub prompt: String<128>,
}
impl McpRequest {
pub fn new(id: u32, sensor: &str, value: f32, prompt: &str) -> Self {
Self {
jsonrpc: String::try_from("2.0").unwrap(),
id,
method: String::try_from("sensor/interpret").unwrap(),
params: McpParams {
sensor: String::try_from(sensor).unwrap(),
value,
prompt: String::try_from(prompt).unwrap(),
},
}
}
}
4. Claude-Agent-Aufruf via HolySheep AI
Der Pico 2 W baut über embassy-net einen TCP-Stack auf und sendet das MCP-Paket als HTTPS-Request an https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions. Der Wechselkurs-Vorteil (¥1=$1) und die niedrige Latenz (<50ms im Median) machen HolySheep zum idealen Backend.
4.1 HTTP-Request-Builder (mit reqwless)
use reqwless::client::{HttpClient, HttpSession, Tls};
use reqwless::request::{RequestBuilder, ContentType
Verwandte Ressourcen
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