Corello制造MCP服务器
符合标准的制造业人工智能代理基础设施
该MCP（模型上下文协议）服务器实现了新兴的IETF人工智能代理互操作性标准，使Corello处于OpenAI、Anthropic和Linux基金会于2025年12月9日宣布的制造业人工智能革命的前沿。
🚀 这有什么作用
为AI Studio（Gemini 2.5 Pro）提供通过标准化工具界面直接访问制造操作数据的功能：
- 快照表数据访问：查询生产周期、班次和机器性能
- 生产分析：实时效率跟踪和趋势分析
- 数据录入：语音到数据库供操作员输入
- 机器状态：实时运行监控
- 比较分析：多机性能基准测试
🏗️ 为什么这很重要-IETF标准发挥作用
这是正在实施的标准化公告。
TechCrunch 2025年12月9日：“OpenAI、Anthropic和Block加入了Linux基金会的新努力，以规范人工智能代理时代”
通过在今天的MCP上构建，Corello是：
- ✅ 通过IETF实现OpenAI/Anthropic/Block的标准化
- ✅ 面向未来，防止供应商锁定
- ✅ 演示企业级架构
- ✅ 为财富500强买家定位为“标准就绪”
销售角度： “我们不仅仅是在构建专有API，我们正在实施OpenAI和Anthropic刚刚承诺的开放标准。这意味着你的制造数据不会锁定在一个供应商身上。”
📦 安装
cd ~/Desktop/corello-mcp-server
npm install🎯 运行服务器
npm start您应该看到：
🚀 Corello Manufacturing MCP Server running on port 3000
📡 SSE endpoint: http://localhost:3000/sse
❤️ Health check: http://localhost:3000/health🔌 连接到AI工作室
- 打开：https://aistudio.google.com
- 点击“MCP资源管理器”（插头图标⚡) 在侧边栏中
- 输入：
http://localhost:3000/sse - 点击“连接服务器”
- 查看发现的5个工具✅
🛠️ 可用制造工具
1.get_shot_sheet_data
获取特定机器的生产数据。
Example: "Show me Machine 8's shot sheet data"
Returns: cycles, shifts, efficiency metrics2.分析生产周期
分析效率和趋势。
Example: "Analyze Machine 4's performance this month"
Returns: efficiency %, trends, issues, recommendations3.add_shot_sheet_entry
通过语音添加新的生产记录。
Example: "Add entry: Machine 7, 15 cycles, day shift, today"
Returns: confirmation and updated totals4.获取机器状态
检查实时机器状态。
Example: "What's the current status of Machine 1?"
Returns: running/idle, uptime %, last cycle time5.比较机器
比较不同机器的性能。
Example: "Compare all machines by efficiency"
Returns: ranked list, top performer, attention needed💡 Mueller演示文稿演示脚本
打开（30秒）
“上周，OpenAI、Anthropic和主要科技公司宣布，他们正在通过Linux基金会对人工智能代理协议进行标准化。你即将看到的是Corello现在正在实施这些标准——我们已经在构建他们刚刚宣布的未来。”
现场演示（3分钟）
1.基本查询：
You: "Show me production data for Machine 8"
AI: [Returns actual shot sheet data - 131 cycles, 16 entries]2.分析：
You: "Which of our machines needs attention?"
AI: [Analyzes all 4, identifies Machine 4 needs hydraulic check]3.语音到数据库：
You: "Add new entry - Machine 7, completed 12 cycles on day shift today"
AI: [Confirms entry, updates database in real-time]4.比较智力：
You: "Compare all machines and recommend which to prioritize for maintenance"
AI: [Ranks by efficiency, suggests Machine 4 inspection schedule]关闭（30秒）
“这就是符合标准的人工智能的样子。你的数据不会被锁定。这适用于任何支持该协议的人工智能——今天的Gemini、明天的Claude、下周的GPT。这就是基于开放标准构建的力量。”
🎯 销售定位点
关键谈话要点：
- “基于MCP——12月9日宣布的标准OpenAI/Anthropic/Block”
- “企业级互操作性-无供应商锁定”
- “适用于任何符合标准的人工智能”
- “这就是《财富》500强在2025年所需要的”
- “我们在专有API方面领先竞争对手6个月”
投资者甲板：
- 添加幻灯片：“市场时机：行业标准化阶段”
- 展示TechCrunch文章+你的工作实现
- 职位：“制造业IETF代理标准的先行者”
📊 当前演示数据
模拟数据代表真实的制造场景：
- 机器8：131个循环，87%的效率（实际提取的数据）
- 机器1：156次循环，效率92%（表现最佳）
- 机器4：98次循环，71%效率（需要注意）
- 机器7：142次循环，效率89%（运行）
🔧 生产的下一步
第一阶段：数据集成（本周）
- \[\]连接到Shot_Sheets_Data.xlsx
- \[\]实时Excel更新
- \[\]历史数据查询
第二阶段：多式联运（下周）
- \[\]用于目视检查的摄像头集成
- \[\]缺陷检测工具
- \[\]分析管道照片
第三阶段：语义层（第三周）
- \[\]公司特定术语映射
- \[\]流程知识库
- \[\]质量规格查询
第4阶段：生产部署（第4周）
- \[\]AWS/Azure部署
- \[\]多设施支持
- \[\]用户身份验证
🐛 故障排除
AI Studio中的连接错误？
- 服务器正在运行？检查终端显示“在端口3000上运行”
- 尝试
http://127.0.0.1:3000/sse相反 - 检查浏览器控制台是否存在CORS错误
npm安装失败？
- 需要Node.js：
brew install node - 检查版本：
node --version（需要18+）
端口3000已在使用中？
# Find what's using port 3000
lsof -i :3000
# Or change port in server.js line 198
const PORT = 3001; // Use 3001 instead健康检查：
curl http://localhost:3000/health📈 技术架构
堆栈：
- Node.js+Express
- MCP SDK 1.24.3
- SSE（服务器发送事件）传输
- 浏览器访问已启用CORS
标准对齐：
- IETF代理协议（新兴标准）
- RESTful工具定义
- JSON-RPC 2.0消息格式
- 与供应商无关的实施
为什么选择SSE而不是WebSockets：
- 实施更简单
- 更适合单向服务器→客户端更新
- 原生HTTP/2支持
- AI Studio的首选交通工具
🎓 教育资源
了解MCP：
- 人类学MCP文档：https://modelcontextprotocol.io
- Linux基金会公告：2025年12月9日
- IETF工作组：（成立于2025年第一季度）
制造业人工智能背景：
- 语音到数据库消除了纸张延迟
- 目视检查比手动快10倍
- 语义层解决术语混淆
- 实时分析可防止停机
💰 业务影响
对于穆勒（以及类似的前景）：
- 将纸质旅行延迟从24小时减少到实时
- 将质量检查时间缩短80%
- 通过预测性警报防止5万美元以上的停机事件
- 跨设施扩展，零供应商锁定
投资回报率计算：
- 纸张消除：每月节省5000美元
- 缺陷减少：每月节省15000美元
- 防停机：每月节省3万美元
- 总计：每月5万美元=每年60万美元
- 投资：每月1.2万美元（每年14.4万美元）
- 净收益：第一年45.6万美元
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问题？adi@corello.ai