本論文では、エージェント型AIシステムと身体型AIシステムの交点であるAgentic Embodied AIにおける研究の重要性を強調し、新たにMCPサーバーを導入します。このサーバーは、ROSおよびROS 2のデータバッグを分析し、自然言語を通じてロボットデータの可視化や処理を行うことができます。初回リリースではモバイルロボティクスに焦点を当て、軌跡やレーザースキャンデータ、時系列データの分析をサポートします。また、標準のROS 2 CLIツールとのインターフェースや、特定のトピックに基づくフィルタリング機能も提供しています。さらに、異なるLLMを用いたベンチマーキングのための軽量UIを提供し、実験結果ではKimi K2およびClaude Sonnet 4の優れたパフォーマンスが示されています。これにより、ツール使用の成功率に寄与する要因について考察します。