Copilot industriali
Offri ai team operativi un’unica interfaccia per recuperare report, ispezionare twin, eseguire controlli e seguire azioni approvate.
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MCP Server per workflow Physical AI con AI Agent
Infrastruttura per sviluppatori
Collega AI Agent a strumenti, twin, dati ed esecuzione governata tramite un’unica interfaccia controllata. DataMesh MCP Server fornisce il contesto operativo necessario a ogni workflow.
Perche MCP e importante qui
Un AI Agent utile ha bisogno di piu dei prompt. Deve accedere in sicurezza allo stato degli asset, alla telemetria live, alla knowledge base e alle azioni approvate. MCP Server collega il ragionamento LLM alle operazioni Physical AI eseguibili.
Cosa offre MCP Server
Invece di ricostruire integrazioni per ogni pilot, crea un layer di strumenti riutilizzabile per reporting, simulazione, recupero SOP, validazione twin e azioni operative governate.
Layer di accesso agli strumenti
Espone reporting, simulazione, revisione alert, recupero SOP e azioni operative entro un’unica frontiera di protocollo.
Contesto operativo
Porta telemetria live, stato asset, ordini di lavoro, riferimenti di scena e articoli di knowledge nello stesso workflow.
Validazione twin-aware
Consenti ad AI Agent di chiamare Twin Engine prima che una raccomandazione entri nei percorsi di esecuzione.
Esecuzione governata
Definisci con precisione quali strumenti possono essere invocati, con quali input, approvazioni e requisiti di audit.
Cosa offre MCP Server
Invece di ricostruire integrazioni per ogni pilot, crea un layer di strumenti riutilizzabile per reporting, simulazione, recupero SOP, validazione twin e azioni operative governate.
- Layer di accesso agli strumenti
Espone reporting, simulazione, revisione alert, recupero SOP e azioni operative entro un’unica frontiera di protocollo.
- Contesto operativo
Porta telemetria live, stato asset, ordini di lavoro, riferimenti di scena e articoli di knowledge nello stesso workflow.
- Validazione twin-aware
Consenti ad AI Agent di chiamare Twin Engine prima che una raccomandazione entri nei percorsi di esecuzione.
- Esecuzione governata
Definisci con precisione quali strumenti possono essere invocati, con quali input, approvazioni e requisiti di audit.
Come lo usano i team
MCP Server standardizza il modo in cui AI Agent scopre gli strumenti, riceve contesto ed esegue entro limiti sicuri.
Passo 01
Registrare strumenti e contesto
Mappa servizi dati, API di piattaforma, controlli twin e recupero conoscenza in strumenti compatibili MCP.
Passo 02
Collegare MCP ai workflow AI Agent
Connetti il server al runtime AI Agent in modo che ogni richiesta possa richiamare gli strumenti giusti con contesto strutturato.
Passo 03
Validare, governare e scalare
Applica approvazioni, monitora l’utilizzo ed estendi la copertura degli strumenti dal pilot a operazioni ripetibili.
Casi d’uso tipici
Pensato per team che vogliono andare oltre la chat e arrivare a una delivery operativa ripetibile.
Loop decisionali guidati dalla simulazione
Consenti ad AI Agent di richiamare servizi di simulazione e validazione prima che le raccomandazioni raggiungano il frontline.
Acceleratori di delivery
Pacchettizza toolkit MCP riutilizzabili per semiconduttori, teleriscaldamento, manifatturiero e data center.
Modello di sviluppo e operations
Mantieni l’architettura self-hosted, controllata via Git e auditabile. Pubblica nuovi strumenti, definisci confini di esecuzione e collega le azioni degli agent a Data Fusion Services, Twin Engine e sistemi enterprise.
Esporre strumenti riutilizzabili per AI Agent, copilot e workflow di automazione
Collegare gli strumenti a Data Fusion Services, Twin Engine, contenuti di supporto e servizi di reporting
Definire input consentiti, approvazioni e logging prima dell’esecuzione
Pacchettizzare toolkit per settore per accelerare i team di delivery
Trasforma MCP in un’interfaccia operativa
Se stai pianificando deployment AI Agent in ambienti Physical AI, possiamo aiutarti con schema degli strumenti, governance e integrazione.