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V5 Orchestrator MCP Server

MCP Server

一个基于TypeScript和Mongoose构建的模型上下文协议(MCP)服务器,用于管理设施、污染物、检查、运输和合同数据,提供AI辅助分析和决策支持。

工具数

28

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
数据管理TypeScriptCursorAI分析Cursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

wsyeabsera

提供方

wsyeabsera

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

废物管理MCP服务器

使用TypeScript和Mongoose构建的模型上下文协议(MCP)服务器,用于管理设施、污染物、检查、装运和合同数据。

特性

  • HTTP+SSE传输:可通过URL在互联网上访问
  • 5收藏:设施、污染物、检查、装运和合同
  • 30+工具:完整的CRUD操作加上AI驱动的智能工具
  • MCP采样支持:人工智能辅助分析和决策
  • Mongoose ODM:模式验证和集合之间的关系
  • TypeScript:类型安全开发
  • RESTful健康检查:监视服务器和数据库状态
  • 4提示:人工智能辅助工作流程的预配置提示
  • 动态资源:通过MCP资源实时访问数据

先决条件

  • Node.js 18+
  • MongoDB(本地或远程实例)
  • npm或纱线

安装

  1. 克隆存储库并导航到项目目录:
cd mcp-server
  1. 安装依赖项:
npm install
  1. 创建一个 .env 根目录中的文件:
cp .env.example .env
  1. 在中配置环境变量 .env:
MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/mcp-server
PORT=5000
NODE_ENV=development

用法

发展模式

使用热重载运行:

npm run dev

生产模式

构建并运行:

npm run build
npm start

服务器端点

  • : http://localhost:5000/ -服务器信息
  • 上海证券交易所: http://localhost:5000/sse -MCP SSE连接端点
  • 消息: http://localhost:5000/messages -MCP消息的POST端点
  • 健康: http://localhost:5000/health -健康检查端点

连接MCP客户端

与光标一起使用

添加到光标MCP设置(~/.cursor/mcp.json 或工作空间设置):

{
  "mcpServers": {
    "waste-management": {
      "url": "http://localhost:5000/sse"
    }
  }
}

对于远程服务器,请更换 localhost:5000 使用服务器的URL。

与其他MCP客户端一起使用

配置客户端以连接到SSE端点: http://your-server-url:5000/sse

可用工具

设施(5工具)

  • create_facility -创建新设施
  • get_facility -通过ID获取设施
  • list_facilities -列出所有配备可选过滤器的设施
  • update_facility -按ID更新设施
  • delete_facility -按ID删除设施

污染物(5个工具)

  • create_contaminant -创建新的污染物记录
  • get_contaminant -通过ID获取污染物
  • list_contaminants -列出所有带有可选过滤器的污染物
  • update_contaminant -按ID更新污染物
  • delete_contaminant -按ID删除污染物

检查(5个工具)

  • create_inspection -创建新检查
  • get_inspection -通过ID进行检查
  • list_inspections -列出所有带有可选过滤器的检查
  • update_inspection -按ID更新检查
  • delete_inspection -按ID删除检查

发货(5件工具)

  • create_shipment -创建新发货
  • get_shipment -按ID获取发货
  • list_shipments -列出所有带有可选过滤器的货物
  • update_shipment -按ID更新发货
  • delete_shipment -按ID删除发货

合同(5个工具)

  • create_contract -创建新合同
  • get_contract -按ID获取合同
  • list_contracts -列出所有带有可选筛选器的合同
  • update_contract -按ID更新合同
  • delete_contract -按ID删除合同

AI驱动的采样工具

服务器现在包括 MCP采样 功能,允许工具在执行过程中请求AI协助。这些智能工具将数据库查询与人工智能分析相结合,提供可操作的见解。

智能分析工具(3个工具)

generate_intelligent_facility_report

生成包含人工智能健康评分、风险评估和建议的全面设施报告。

参数:

  • facilityId (必填)-分析设施
  • includeRecommendations (可选)-包括人工智能生成的建议

它提供了什么:

  • 设施整体健康评分(0-100)
  • 首要关注点和风险领域
  • 合规风险等级评估
  • 可采取行动的建议
  • 综合指标和历史数据

analyze_shipment_risk

根据污染历史和模式对货物进行人工智能风险评估。

参数:

  • shipmentId (必填)-待分析的货物

它提供了什么:

  • 人工智能生成的风险评分(0-100)
  • 风险因素和推理
  • 源历史分析
  • 建议的操作
  • 详细的污染明细

suggest_inspection_questions

使用人工智能启发和分析生成定制的检查清单。

参数:

  • facilityId (必填)-生成问题的设施

它提供了什么:

  • AI选定的重点领域(污染、验收、处理或合规性)
  • 定制检查问题(5-7个有针对性的问题)
  • 设施特定指标和关注点
  • 基于风险指标的补充说明

采样工作原理

当您调用这些工具时,服务器:

  1. 从MongoDB获取相关数据
  2. 从连接的MCP客户端请求AI分析
  3. 将原始数据与人工智能见解相结合
  4. 返回全面、可操作的结果

例子:

{
  "name": "generate_intelligent_facility_report",
  "arguments": {
    "facilityId": "65f1234567890abcdef12345",
    "includeRecommendations": true
  }
}

了解更多

数据模型

设施

  • name:string
  • shortCode:string(唯一)
  • location:string
  • timestamps:createdAt,updatedAt

污染物

  • wasteItemDetected:string
  • material:string
  • facilityId:ObjectId(参考:设施)
  • detection_time:日期
  • explosive_level:enum(低、中、高)
  • hcl_level:enum(低、中、高)
  • so2_level:enum(低、中、高)
  • estimated_size:编号
  • shipment_id:string
  • timestamps:createdAt,updatedAt

检查

  • facility_id:ObjectId(参考:设施)
  • is_delivery_accepted:boolean
  • does_delivery_meets_conditions:boolean
  • selected_wastetypes:{类别:字符串,百分比:字符串}的数组
  • heating_value_calculation:编号
  • waste_producer:string
  • contract_reference_id:string
  • timestamps:createdAt,updatedAt

运输

  • entry_timestamp:日期
  • exit_timestamp:日期
  • source:string
  • facilityId:ObjectId(参考:设施)
  • license_plate:string
  • contract_reference_id:string
  • contractId:string
  • timestamps:createdAt,updatedAt

合同

  • producerName:string
  • debitorName:string
  • wasteCode:string
  • timestamps:createdAt,updatedAt

部署

部署到铁路

  1. 安装铁路CLI:
npm install -g @railway/cli
  1. 登录并部署:
railway login
railway init
railway up
  1. 在铁路仪表板中设置环境变量:
  • MONGODB_URI
  • PORT (铁路会自动设置)
  • NODE_ENV=production

部署到其他平台

服务器可以部署到任何支持Node.js应用程序的平台:

  • Heroku
  • AWS(EC2、ECS、Lambda)
  • 谷歌云平台
  • 数字海洋
  • Vercel(具有无服务器功能)

确保:

  1. 设置所需的环境变量
  2. 使用生产MongoDB实例(例如MongoDB Atlas)
  3. 如果需要,为特定域配置CORS

发展

项目结构

mcp-server/
├── src/
│   ├── models/          # Mongoose schemas
│   │   ├── Facility.ts
│   │   ├── Contaminant.ts
│   │   ├── Inspection.ts
│   │   ├── Shipment.ts
│   │   ├── Contract.ts
│   │   └── index.ts
│   ├── tools/           # MCP tool implementations
│   │   ├── facilityTools.ts
│   │   ├── contaminantTools.ts
│   │   ├── inspectionTools.ts
│   │   ├── shipmentTools.ts
│   │   ├── contractTools.ts
│   │   └── index.ts
│   ├── db.ts           # Database connection
│   ├── config.ts       # Configuration management
│   └── index.ts        # Main server entry point
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

许可证

麻省理工学院

支持

对于问题、疑问或贡献,请在存储库中打开问题。

v5 mcp服务器

目录标签

目录标签

数据管理TypeScriptCursorAI分析废物管理本地部署MongoDB

支持客户端

Cursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

session

工具数量(toolCount,工具数)

28

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明session部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

仍需确认:installCommand

来源信息

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