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MCP Server · 文档知识

Trucker AI

TruckerAI是一个支持货运工作流程的AI系统,提供PDF解析、数据存储和财务运营评分功能,适用于货运市场的负载管理。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
JavaScriptVS Code文档处理

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
bmw330i
提供方
bmw330i

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Trucker AI 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 VS Code,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

文档知识

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

卡车司机AI

三台MCP服务器,支持现货市场负载管理的卡车运输工作流程(灵感来自萨克拉门托/I-5/I-80附近的加利福尼亚州温特斯枢纽):

  • pdf-mcp-server:解析加载PDF并标准化为JSON(LoadOffer)使用Python(pdfplumber)。
  • db-mcp-server:持久化和查询JSON文档(最初是文件备份存储)。
  • finops-mcp-server:使用NorCal策略对接受/反对/拒绝的负载进行评分,包括利润计算、HOS模拟和投标估算。

Grok Suggestion的新功能

  • PDF提取:现在使用Python脚本和pdfplumber进行健壮的文本提取和启发式字段解析(负载ID、速率、位置等)。
  • 详细评分:利润阈值(1.50美元/英里)、HOS合规性模拟、路线存根的地理门。
  • 投标逻辑:根据市场缓冲估算竞争性投标。
  • 示例PDF:目录,链接到真实的经纪商PDF进行测试(手动下载)。
  • 区域重点更新至加利福尼亚州温特斯;政策包括CARB冷藏规则、冬季链、I-5/I-80车道。
  • 未来:用于自然语言查询的会话接口MCP服务器(例如,“LA的前5个负载”)。

先决条件

  • Node.js 18+和npm
  • Python 3.11+(这里已经创建了venv: .venv)

快速入门

# 1) (Optional) Activate Python venv (already created)
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux

# 2) Install Node dependencies (per server)
npm run install:all  # Via VS Code task

# 3) Run each scaffold (they print a startup message)
npm run start:pdf
npm run start:db
npm run start:finops

VS代码任务

使用命令面板→ “任务:运行任务”并从以下选项中选择:

  • npm install pdf-mcp-server
  • npm install db-mcp-server
  • npm install finops-mcp-server
  • npm install (all)
  • git: init and push origin (force) --设置远程,强制推动本地 main 转到GitHub

强制推送到GitHub(手动)

如果您更喜欢直接使用终端:

cd /Users/david/Documents/TruckerAI

git init
git checkout -B main
# Ensure remote matches your repo
git remote remove origin 2>/dev/null || true
git remote add origin https://github.com/bmw330i/TruckerAI

git add .
git commit -m "Enhanced: Python PDF extraction, detailed finops scoring (profit/HOS), sample PDFs, Winters CA focus"
# Force-push so origin exactly matches local main
git push -u origin +main

使用示例PDF进行测试

  1. 从下载PDF sample-pdfs/README.md 进入 sample-pdfs/.
  2. 跑 pdf-mcp-server 并致电 extract_load_data 使用PDF路径。
  3. 管道输出至 db-mcp-server 存储,然后 finops-mcp-server 为了得分。

备注

  • 这些服务器是脚手架;接下来是MCP SDK布线和完整处理程序。
  • db-mcp-server 将文档存储在 ./data///.json 默认情况下。
  • finops-mcp-server/policy.json 包括利润门槛、居屋规则、投标缓冲。
  • 为了优化路由,稍后将OR Tools集成到Python代理中。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

货运管理JavaScript本地部署PDF解析财务运营AI系统货运市场

支持客户端

VS Code

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在文档知识场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 VS Code 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Trucker AI 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Trucker AI 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Trucker AI 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Trucker AI 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Trucker AI 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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