Copilotes industriels
Donnez aux equipes operations une interface unique pour consulter des rapports, inspecter des jumeaux, lancer des controles et suivre des actions approuvees.
← Developpeurs
MCP Server pour les workflows AI Agent Physical AI
Infrastructure developpeur
Connectez les AI Agents aux outils, aux jumeaux, aux donnees et a l’execution gouvernee via une interface controlee unique. DataMesh MCP Server fournit le contexte operationnel necessaire a chaque workflow.
Pourquoi MCP compte ici
Un AI Agent utile a besoin de plus que de prompts. Il doit acceder en securite a l’etat des actifs, a la telemetrie live, a la connaissance et aux actions approuvees. MCP Server relie le raisonnement LLM aux operations Physical AI executables.
Ce que fournit MCP Server
Au lieu de reconstruire des integrations pour chaque pilote, creez une couche d’outils reutilisable pour le reporting, la simulation, la consultation de SOP, la validation de jumeau et les actions gouvernees.
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.
Validation aware twin
Permettez a AI Agent d’appeler Twin Engine avant qu’une recommandation ne passe en execution.
Execution gouvernee
Definissez exactement quels outils peuvent etre appeles, avec quelles entrees, approbations et exigences d’audit.
Ce que fournit MCP Server
Au lieu de reconstruire des integrations pour chaque pilote, creez une couche d’outils reutilisable pour le reporting, la simulation, la consultation de SOP, la validation de jumeau et les actions gouvernees.
- 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.
- Validation aware twin
Permettez a AI Agent d’appeler Twin Engine avant qu’une recommandation ne passe en execution.
- Execution gouvernee
Definissez exactement quels outils peuvent etre appeles, avec quelles entrees, approbations et exigences d’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
Lier MCP aux workflows AI Agent
Connectez le serveur au runtime AI Agent afin que chaque demande puisse appeler les bons outils avec un contexte structure.
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
Conservez une architecture self-hosted, controlee par Git et auditable. Publiez de nouveaux outils, definissez les limites d’execution et connectez les actions des agents a Data Fusion Services, Twin Engine et aux systemes d’entreprise.
Exposer des outils reutilisables pour AI Agent, copilots et workflows automatises
Connecter les outils a Data Fusion Services, Twin Engine, aux contenus de support et aux services de reporting
Definir les entrees autorisees, les approbations et les journaux avant toute execution
Conditionner les toolkits par industrie pour accelerer les equipes delivery
Faire de MCP une interface operationnelle
Si vous preparez des deployments AI Agent dans des environnements Physical AI, nous pouvons vous aider sur le schema d’outils, la gouvernance et l’integration.