🕹️ Thomson MO5 SDK Demo

Ce dépôt contient un programme de démonstration pour le développement sur Thomson MO5 en langage C.

Son objectif est de montrer comment utiliser le SDK mo5_sdk dans un contexte réel, avec CMOC et lwtools.

👉 SDK utilisé : https://github.com/thlg057/sdk_mo5

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📁 Structure du Projet

• src/ : Code source de la démo (ex: main.c)
• tools/ : SDK et outils (généré automatiquement)
• bin/ : Programme compilé (.BIN)
• output/ : Images disquettes (.fd, .sd)

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🛠️ Prérequis

• CMOC : compilateur C 6809
• Git
• Python 3 / Pillow (conversion d’images)

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📦 Installation sur GitHub Codespaces

Si vous utilisez GitHub Codespaces, vous pouvez installer automatiquement tous les prérequis avec :

make setup-codespace

Cette commande installe :

• flex
• Pillow
• lwtools
• CMOC

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🚀 Installation et Compilation

1. Installation de l’environnement (SDK)

make install

Cette commande est indispensable. Elle :

• télécharge et compile le SDK mo5_sdk
• configure les outils nécessaires
• exporte les fichiers dans tools/

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2. Compilation

make

Cette commande :

• compile la démo
• lie avec le SDK
• génère les images disquettes dans output/

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📖 Objectif de la démo

Ce projet illustre concrètement :

• l’utilisation du SDK mo5_sdk
• l’accès aux fonctionnalités bas niveau (vidéo, PIA, input, son)
• l’organisation d’un programme MO5 en C avec CMOC

👉 Il sert uniquement d’exemple pour comprendre comment intégrer et utiliser le SDK dans un programme réel.

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📦 Utilisation du SDK

Inclure les headers :

#include <mo5_stdio.h>
#include <mo5_defs.h>

Le Makefile configure automatiquement :

• les includes (-Itools/include)
• le linkage (tools/lib/libsdk_mo5.a)

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🎨 Conversion d'Images PNG en Sprites

make convert IMG=./assets/sprite.png

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🧹 Nettoyage

make clean
make clean-all

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🤖 Intégration IA (MCP)

Compatible avec MCP pour assistance IA (Claude, Cursor, etc.)

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🔗 Liens

• 🛠️ SDK MO5 : https://github.com/thlg057/sdk_mo5
• 📦 Template original : https://github.com/thlg057/mo5_template
• 🤖 MCP : https://www.npmjs.com/package/@thlg057/mo5-rag-mcp
• 🌐 Base de connaissances : https://retrocomputing-ai.cloud