Archiver MCP Server

存档器MCP服务器

MCP（模型上下文协议）服务器，为AI应用程序提供对EPICS归档设备数据的访问。

概述

该服务器使AI应用程序能够通过标准化的模型上下文协议查询和分析EPICS Archiver Appliance中的过程变量（PV）数据。归档器以谷歌协议缓冲区格式存储数据，该服务器获取、解析并以结构化格式呈现数据，供人工智能使用。

先决条件

# create local venv
python3 -m venv venv 

source venv/bin/activate

# install protobuf
sudo apt install protobuf-compiler

设置

1. 编译protobuf文件：

   protoc -I=src --python_out=src/archiver_mcp_server/generated src/payload.proto

1. 安装依赖项：

   pip install -e .

1. 配置环境：

   cp .env.example .env
   # Edit .env with your archiver URL

1. 运行服务器：

   python -m epics_mcp_server.server

与Claude Desktop一起使用

添加到您的Claude桌面配置(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在macOS上）：

{
  "mcpServers": {
    "archiver": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "archiver_mcp_server.server"],
      "env": {
        "EPICS_ARCHIVER_URL": "http://your-archiver-host.example.com:17665"
      }
    }
  }
}

可用工具

• get_pv_data：检索PV的完整时间序列数据
• get_pv_statistics：获取光伏数据的统计摘要

示例用法

连接后，您可以问Claude以下问题：

• “获取昨天PV‘机器：温度：传感器1’的数据”
• “显示上周‘机器：压力：仪表’的统计数据”
• “比较这三个PV在过去一个月的趋势”

后续步骤

1. 编译protobuf：运行 protoc -I=src --python_out=src/epics_mcp_server/generated src/payload.proto
2. 安装: pip install -e .
3. 配置存档器URL 在 .env
4. 测试服务器 独立
5. 将其连接到克劳德桌面 或另一个MCP客户端