Innovaas MCP Server

本项目目标

构建现代工业数据架构的实时模拟和工作原型，演示如何：

🏭 现实世界的工业环境\ 可以与\ 🤖 AI/LLM系统\ 通过结合以下内容的架构：\ MCP（模型上下文协议）+MQTT+NS（统一命名空间）

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👷‍♂️ 简单地说

您正在以下两者之间建立一座工作桥梁：

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✅ 示威的目的是

• 接受自然语言提示\

例如：“检查1号线上的温度”或“启动混合器3”\ 通过FastAPI端点 /mcp

• 翻译成MQTT\

处理提示并将其映射到MQTT主题\ 消息通过EMQX MQTT代理发布

• 可视化+监控系统\

使用MQTTX观察数据流\ 可选择插入点火开关、HighByte或仪表板

• 可选择添加真实LLM（GPT或Claude）\

解读意图\ 路由消息\ 最终发布控制逻辑或见解

• 模拟真实的统一命名空间\

按照标准层次结构组织主题（例如，站点/区域/线路/设备/标签）\ 启用对上下文感知消息的订阅

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🔁 为什么这很重要

这是实现以下目标的基础步骤：

• 工程师和操作员用自然语言发出命令
• AI根据实时机器数据做出决策
• 工厂的统一命名空间支持预测模型、可视化仪表板或智能助手

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innovaas mcp服务器

项目结构

innovaas-mcp-server/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── mqtt_client.py
│   └── namespace_config.json
├── .env
├── .env.example
├── requirements.txt
├── service/
│   └── innovaas-mcp.service
├── README.md
├── venv/

• 所有源代码和配置现在都位于 app/.
• .env 和 .env.example 用于环境变量（例如MQTT_BROKER）。
• 服务文件和要求保持不变。

设置

git clone https://github.com/your-org/innovaas-mcp-server.git
cd innovaas-mcp-server
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

创建一个 .env 文件基于 .env.example 并定义 MQTT_BROKER.

跑步

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

建筑

1. 收到提示 /mcp
2. 使用将其映射到主题 namespace_config.json
3. 发布MQTT消息
4. 未来：扩展LLM集成、语义主题匹配和响应

ISA-95命名约定和统一命名空间

该项目使用ISA-95命名约定以分层和标准化的方式构建MQTT主题，形成所谓的统一命名空间（UNS）。

ISA-95是什么？

ISA-95是开发企业和控制系统之间自动化接口的国际标准。它定义了一个一致的模型来表示制造操作，通常使用以下层次结构：

///
///

统一命名空间如何利用ISA-95

统一命名空间（UNS）是一种中央、实时和上下文数据结构，它使用ISA-95层次结构组织所有工业数据。在这个项目中，所有MQTT主题都遵循这种结构，这使得以下操作变得容易：

• 查找并订阅组织中的任何数据点
• 维护所有实时和历史数据的单一真实来源
• 启用上下文感知分析、仪表板和AI/LLM集成

对项目目标的价值

• 可扩展性： 可以在不改变整体结构的情况下添加新的设备、线路或站点。
• 互操作性： 标准化的主题名称使不同的系统（SCADA、MES、AI、仪表板）易于交互。
• 清晰： 任何人都可以通过它的名字来理解一个主题代表什么。
• 可扩展性： 该结构支持未来的扩展，例如添加新的传感器或与其他企业系统集成。

通过利用ISA-95和统一命名空间，该项目展示了一种现代、可扩展和面向未来的工业数据架构方法。

本项目中的模拟

目前，该项目的模拟是 按需 并位于FastAPI服务器中：

• 自然语言提示： 这 /mcp 端点通过HTTP POST接受提示（例如“检查第1行的温度”）。
• 提示主题映射： 提示使用简单的逻辑映射到MQTT主题 namespace_config.json 文件。
• MQTT发布： 映射的消息被发布到EMQX MQTT代理，模拟发送数据/事件的设备或系统。
• 统一命名空间： 主题结构 namespace_config.json 模拟真实的工业统一命名空间。

尚未模拟的内容：

• 没有自动或定期的设备数据发布。
• 没有使用MQTT消息的模拟仪表板或LLM。
• API调用不会触发基于时间或事件驱动的模拟。

要扩展模拟，请执行以下操作： 您可以添加后台任务、脚本或服务来模拟设备、仪表板或AI代理。

设备模拟器

一个独立的Python脚本(device_simulator.py)用于模拟制造环境中的机器和传感器。此脚本将真实的传感器数据（如温度、振动）发布到MQTT主题，使您的统一命名空间能够用于演示和测试。

设置

1. 激活您的虚拟环境：

   source venv/bin/activate

1. 安装依赖项：

   pip install paho-mqtt python-dotenv

1. （可选）在中设置MQTT代理信息 .env:

   MQTT_HOST=localhost
   MQTT_PORT=1883
   MQTT_USERNAME=
   MQTT_PASSWORD=

运行模拟器

从项目根目录运行：

python device_simulator.py --site site1 --area areaA --line line1 --interval 5

• 这将每5秒发布一次每台机器和传感器的模拟数据。
• 您可以调整 --site, --area, --line，以及 --interval 必要的争论。

扩展模拟器

• 通过编辑添加更多机器或传感器 DEFAULT_MACHINES 脚本中的列表。
• 通过订阅控制主题来模拟控制命令（未来功能）。
• 从文件加载配置以进行更复杂的设置。

EMQX企业MQTT代理

此项目使用EMQX Enterprise 5.9.0作为MQTT代理。

• 服务名称： emqx （通过systemd管理）
• 仪表板： http://localhost:18083
• 默认MQTT端口： 1883
• 许可证： 在内部环境中免费使用单个节点。有关完整的许可证详细信息，请参阅EMQX输出。

要管理经纪人：

sudo systemctl status emqx
sudo systemctl restart emqx
sudo systemctl stop emqx

待办

• \[\]真正的NLP解析
• \[\]订阅+阅读支持
• \[\]模型上下文协议合规性
• \[\]单元测试
• \[\]设计和实现流中OEE（整体设备效率）处理器：

- 通过MQTT从机器和传感器数据实时计算OEE - 监控OEE阈值并发出警报 - 将OEE指标发布到MQTT和/或存储在TimescaleDB中 - 与MCP和LLM集成，以支持自然语言查询（例如，“1号线的当前OEE是多少？”，“OEE降至85%以下时提醒我”）和警报设置

完整路线图

本节概述了该项目的计划和建议功能：

• 设备仿真

- 模拟多台机器和传感器（温度、振动等） - 将真实数据发布到MQTT主题 - 支持控制命令和动态配置

• MCP服务器（FastAPI）

- 通过接受自然语言提示 /mcp 端点 - 将提示映射到MQTT主题和发布命令 - 与LLM集成，实现高级意图识别和响应

• 统一命名空间（UNS）

- 在标准层次结构（站点/区域/线路/设备/标签）中组织MQTT主题 - 启用上下文感知的消息传递和订阅

• 流中处理和OEE

- 实现数据收集器/处理器以订阅MQTT主题 - 实时计算OEE（整体设备效率） - 监控OEE阈值并发出警报 - 将OEE指标发布到MQTT和/或存储在TimescaleDB中 - 与MCP和LLM集成，用于自然语言查询和警报设置

• TimescaleDB集成

- 存储历史传感器和事件数据 - 启用分析、趋势分析和仪表板 - 支持从MCP/LLM查询历史上下文

• 仪表板和可视化

- 与MQTTX、Grafana或其他工具集成，以可视化实时和历史数据 - 可选择连接到Ignition、HighByte或其他工业平台

• 安全性和稳健性

- 添加API和MQTT的身份验证和授权 - 优雅地处理错误和边缘情况

• 测试和文件

- 添加单元和集成测试 - 提供示例API请求、响应和使用场景 - 新设备、传感器和分析的文档可扩展性

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该路线图将随着项目的发展而演变。欢迎提出意见和建议！

企业就绪要求

为了将该项目从原型阶段转移到生产阶段，必须解决以下问题：

• 安全

- 为所有API和MQTT实施身份验证和授权 - 对所有网络流量强制执行TLS/SSL - 使用安全的机密管理（而不仅仅是.env文件）

• 可靠性和稳健性

- 添加全面的错误处理和日志记录 - 实施健康检查和监测 - 确保弹性（重新连接、重试、优雅关机）

• 可扩展性

- 服务水平扩展设计 - 执行负载和压力测试

• 可观测性

- 集中和结构化日志 - 公开系统和业务指标（例如，通过Prometheus） - 添加分布式跟踪

• 部署和运营

- 容器化所有服务（Docker/Kubernetes） - 设置CI/CD管道 - 记录备份和恢复程序

• 测试和代码质量

- 添加单元、集成和端到端测试 - 强制执行代码过滤和类型检查 - 进行代码审查

• 文档

- 提供API文档、体系结构图和操作运行手册

在考虑将系统用于生产或企业部署之前，应解决这些要求。