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- 新增6个HTML可视化仪表盘组件用于数据展示 * 人效产值损耗三维模型仪表盘 * 指标趋势分析与拐点预警仪表盘 * 一页式决策简报仪表盘 * 订单延迟预警分析仪表盘 * 供应链风险预警仪表盘 * 工单执行进度与异常节点仪表盘 - 添加VSCode工作区配置文件 - 更新businessQueries.json业务查询配置 - 优化api_client.py API客户端实现 - 更新pyproject.toml项目依赖版本 - 重组SQL查询文件结构 - 删除v2版本冗余文档配置 - 添加v2版本技能清单文档 - 更新日志文件记录
lzwcai-mcpskills-mfg-data-agent (制造业数据智能体)
一个基于 MCP (Model Context Protocol) 的制造业数据智能体服务器，支持从 JSON 配置文件动态生成查询工具。
功能特性
- 🚀 动态工具生成：从
businessQueries.json自动生成 MCP 工具 - 🔧 灵活配置：支持自定义业务查询和参数验证
- 📝 完整日志：详细的操作日志记录
- 🌐 中文支持：工具名称自动转换为拼音
- 🏭 制造业场景：专注于制造业数据分析与智能决策
安装
使用 pip 安装
pip install lzwcai-mcpskills-mfg-data-agent
从源码安装
git clone <repository-url>
cd lzwcai_mcpskills_mfg_data_agent
pip install -e .
使用 uv 安装（推荐）
uv pip install lzwcai-mcpskills-mfg-data-agent
使用方法
命令行启动
安装后，可以直接通过命令启动：
lzwcai-mcpskills-mfg-data-agent
作为 Python 模块运行
python -m lzwcai_mcpskills_mfg_data_agent.main
配置到 MCP 客户端
在你的 MCP 客户端配置文件中添加：
{
"mcpServers": {
"mfg-data-agent": {
"command": "lzwcai-mcpskills-mfg-data-agent"
}
}
}
配置说明
businessQueries.json
在 businessQueries.json 中定义你的业务查询：
[
{
"id": "query-001",
"businessName": "生产订单查询",
"businessDescription": "根据订单ID查询生产订单信息",
"sqlTemplate": "SELECT * FROM production_orders WHERE order_id = {{orderId}}",
"parameters": {
"type": "object",
"required": ["orderId"],
"properties": {
"orderId": {
"type": "string",
"description": "生产订单的唯一标识符",
"examples": ["PO-2024-001"]
}
}
}
}
]
开发
依赖项
- Python >= 3.13
- httpx >= 0.28.1
- mcp[cli] >= 1.10.1
- pypinyin >= 0.53.0
本地开发
# 克隆仓库
git clone <repository-url>
cd lzwcai_mcpskills_mfg_data_agent
# 安装开发依赖
pip install -e .
# 运行服务器
python -m lzwcai_mcpskills_mfg_data_agent.main
构建与发布
使用 build 构建
pip install build
python -m build
发布到 PyPI
pip install twine
twine upload dist/*
许可证
MIT License
作者
lzwcai