Copilotes industriels
Donnez aux equipes operations une interface unique pour consulter des rapports, inspecter des jumeaux, lancer des controles et suivre des actions approuvees.
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MCP Server pour les workflows AI Agent Physical AI
Infrastructure developpeur
Connectez les AI Agents a FactVerse via des endpoints Model Context Protocol gouvernes. Chaque slice module (ex. /mcp/base/, /mcp/pdm/, /mcp/dcops/) s’atteint avec une API key scoped par client—sans partager les secrets plateforme.
Pourquoi MCP compte ici
Un AI Agent utile a besoin de plus que de prompts. Il faut un acces securise, par tenant et par scope, aux actifs, a la telemetrie, a la connaissance et aux actions approuvees. MCP Server relie Claude, Cursor et agents custom aux operations Physical AI executables.
Ce que fournit MCP Server
Une couche d’outils reutilisable sur les slices base et industrie : reporting, simulation, SOP, validation twin, maintenance predictive, operations data center—decouvrable a l’execution via MCP.
Couche d’acces aux outils
Exposez reporting, simulation, revue d’alertes, consultation de SOP et actions operationnelles a travers une frontiere de protocole unique.
Contexte operationnel
Rassemblez telemetrie live, etat des actifs, ordres de travail, references de scene et articles de connaissance dans un meme workflow.
Slices modules
Endpoints separes pour le socle et les modules metier (dont operations data center) pour un moindre privilege realiste.
Execution gouvernee
Les API keys scoped controlent les outils visibles et executables ; les ecritures gardent approbation et audit.
Ce que fournit MCP Server
Une couche d’outils reutilisable sur les slices base et industrie : reporting, simulation, SOP, validation twin, maintenance predictive, operations data center—decouvrable a l’execution via MCP.
- Couche d’acces aux outils
Exposez reporting, simulation, revue d’alertes, consultation de SOP et actions operationnelles a travers une frontiere de protocole unique.
- Contexte operationnel
Rassemblez telemetrie live, etat des actifs, ordres de travail, references de scene et articles de connaissance dans un meme workflow.
- Slices modules
Endpoints separes pour le socle et les modules metier (dont operations data center) pour un moindre privilege realiste.
- Execution gouvernee
Les API keys scoped controlent les outils visibles et executables ; les ecritures gardent approbation et audit.
Comment les equipes l’utilisent
MCP Server standardise la facon dont AI Agent decouvre les outils, recoit le contexte et execute dans des limites securisees.
Etape 01
Enregistrer outils et contexte
Mappez vos services de donnees, API plateforme, controles twin et recherche de connaissance vers des outils compatibles MCP.
Etape 02
Emettre des cles et connecter les agents
Emettez des cles clients avec les bons scopes, puis pointez Claude, Cursor ou un agent custom vers /mcp/<slice>/.
Etape 03
Valider, gouverner et etendre
Appliquez les approbations, surveillez l’usage et etendez la couverture des outils du pilote vers une exploitation repetitive.
Cas d’usage typiques
Concu pour les equipes qui veulent aller au-dela du chat vers une livraison operationnelle repetitive.
Boucles de decision guidees par simulation
Permettez a AI Agent d’appeler des services de simulation et de validation avant que les recommandations n’atteignent le terrain.
Accelerateurs de delivery
Conditionnez des toolkits MCP reutilisables pour les engagements semi-conducteurs, chauffage urbain, manufacturing et data centers.
Modele de developpement et d’exploitation
Self-hosted, controle par Git et auditable. Les clients appellent HTTPS /mcp/<slice>/ avec X-API-Key uniquement. Activation des modules et cles scoped cote plateforme. Details dans FactVerse Docs.
Slices HTTPS gouvernes : base, trafficops, pdm, semiops, dcops—activer seulement le necessaire
Les API keys clients resolvent tenant et scopes cote serveur ; pas d’en-tete tenant cote client
Lier les outils a Data Fusion Services, Twin Engine, CMMS/OT, DCOps et reporting sous audit
Claude, Cursor et agents custom demarrent via FactVerse Docs (guide MCP, matrice de scopes, reference outils)
Faire de MCP une interface operationnelle
Pour des deployments AI Agent en Physical AI, nous aidons sur schema et gouvernance—ou commencez par le guide MCP et la matrice de scopes publies.