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MCP Server fur Physical AI-Agent-Workflows

Entwicklerinfrastruktur

Verbinden Sie AI Agents uber verwaltete Model Context Protocol-Endpunkte mit FactVerse. Jeder Modul-Slice (z. B. /mcp/base/, /mcp/pdm/, /mcp/dcops/) wird mit einem kundenspezifischen scoped API key erreicht—ohne Plattformgeheimnisse zu teilen.

Warum MCP hier wichtig ist

Ein nutzlicher AI Agent braucht mehr als Prompts. Er benotigt tenant- und scope-basierten Zugriff auf Anlagenzustand, Telemetrie, Wissen und freigegebene Aktionen. MCP Server verbindet Claude, Cursor und eigene Agents mit ausfuhrbaren Physical AI Operations.

Was MCP Server bereitstellt

Eine wiederverwendbare Werkzeugebene uber Base- und Branchenslices: Reporting, Simulation, SOP-Abruf, Twin-Prufung, Predictive Maintenance, Rechenzentrumsbetrieb—zur Laufzeit per MCP entdeckbar.

Tool-Zugriffsschicht

Reporting, Simulation, Alarmprufung, SOP-Abruf und operative Aktionen uber eine gemeinsame Protokollgrenze bereitstellen.

Operativer Kontext

Live-Telemetrie, Anlagenzustand, Arbeitsauftrage, Szenenreferenzen und Wissensartikel in einen Workflow bringen.

Modul-Slices

Getrennte Endpunkte fur Base- und Branchenslices (inkl. Rechenzentrumsbetrieb) machen Least Privilege praktikabel.

Kontrollierte Ausfuhrung

Scoped API keys steuern sichtbare und ausfuhrbare Tools; Schreibaktionen behalten Freigabe und Audit.

Was MCP Server bereitstellt

Eine wiederverwendbare Werkzeugebene uber Base- und Branchenslices: Reporting, Simulation, SOP-Abruf, Twin-Prufung, Predictive Maintenance, Rechenzentrumsbetrieb—zur Laufzeit per MCP entdeckbar.

Tool-Zugriffsschicht

Reporting, Simulation, Alarmprufung, SOP-Abruf und operative Aktionen uber eine gemeinsame Protokollgrenze bereitstellen.

Operativer Kontext

Live-Telemetrie, Anlagenzustand, Arbeitsauftrage, Szenenreferenzen und Wissensartikel in einen Workflow bringen.

Modul-Slices

Getrennte Endpunkte fur Base- und Branchenslices (inkl. Rechenzentrumsbetrieb) machen Least Privilege praktikabel.

Kontrollierte Ausfuhrung

Scoped API keys steuern sichtbare und ausfuhrbare Tools; Schreibaktionen behalten Freigabe und Audit.

So nutzen Teams die Plattform

MCP Server standardisiert, wie AI Agent Werkzeuge entdeckt, Kontext empfangt und innerhalb sicherer Grenzen ausfuhrt.

Schritt 01

Tools und Kontext registrieren

Ordnen Sie Datendienste, Plattform-APIs, Twin-Prufungen und Wissensabruf MCP-kompatiblen Tools zu.

Schritt 02

Keys ausstellen und Agents verbinden

Stellen Sie kundenspezifische Keys mit passenden Scopes aus und richten Sie Claude, Cursor oder eigene Agents auf /mcp/<slice>/.

Schritt 03

Validieren, steuern und skalieren

Wenden Sie Freigaben an, uberwachen Sie die Nutzung und erweitern Sie den Werkzeugumfang vom PoC zur wiederholbaren Operation.

Typische Einsatzfalle

Fur Teams, die AI Agent von Chat-Erlebnissen in wiederholbare operative Delivery uberfuhren wollen.

Industrielle Copiloten

Industrielle Copiloten

Bieten Sie Betriebsteams eine Oberflache fur Berichte, Twin-Inspektion, Prufungen und freigegebene Aktionen.

Simulationsgetriebene Entscheidungszyklen

Simulationsgetriebene Entscheidungszyklen

Lassen Sie AI Agent Simulation und Validierung aufrufen, bevor Empfehlungen an die Frontline gehen.

Delivery-Beschleuniger

Delivery-Beschleuniger

Stellen Sie wiederverwendbare MCP-Toolkits fur Halbleiter-, Fernwarme-, Fertigungs- und Rechenzentrumsprojekte bereit.

Entwicklungs- und Betriebsmodell

Self-hosted, Git-kontrolliert und auditierbar. Clients rufen HTTPS /mcp/<slice>/ nur mit X-API-Key auf. Module und scoped Keys verwaltet die Plattform. Details in FactVerse Docs.

Verwaltete HTTPS-Slices wie base, trafficops, pdm, semiops und dcops—nur benotigte Module aktivieren

Kundenspezifische API keys losen Tenant und Scopes serverseitig auf; Clients senden keinen Tenant-Header

Tools an Data Fusion Services, Twin Engine, CMMS/Arbeitsauftrage, DCOps und Reporting unter Audit binden

Claude, Cursor und eigene Agents starten uber FactVerse Docs (MCP-Guide, Scope-Matrix, Tool-Referenz)

MCP zur operativen Schnittstelle machen

Fur AI-Agent-Deployments in Physical AI-Umgebungen helfen wir bei Schema und Governance—oder starten Sie mit dem offentlichen MCP-Guide und der Scope-Matrix.