工業 Copilot
讓營運團隊透過一個介面取得報表、查看孿生體、執行檢查並完成已批准動作。
為什麼這裡需要 MCP
一個可用的 AI Agent 不能只靠 prompt。它需要依租戶、依 scope 安全存取資產狀態、即時資料、知識內容和可批准執行的動作。MCP Server 把 Claude、Cursor 與自研 Agent 接到可執行的物理智慧流程上。
MCP Server 提供什麼
基盤與產業切片上的可重用工具層：報告、模擬、SOP 檢索、孿生驗證、預測性維護、資料中心營運等——執行時透過 MCP 發現。
工具接入層
將報表、模擬、告警複核、SOP 檢索和營運動作統一暴露在同一套協議邊界內。
營運上下文
把即時遙測、資產狀態、工單、場景引用和知識文章放進同一條 Agent 工作流程。
孿生驗證能力
讓 Agent 在給出建議之前先呼叫 Twin Engine 做空間與邏輯檢查。
受控執行
明確哪些工具可以呼叫、允許哪些輸入，以及執行前需要哪些審批與審計要求。
MCP Server 提供什麼
基盤與產業切片上的可重用工具層：報告、模擬、SOP 檢索、孿生驗證、預測性維護、資料中心營運等——執行時透過 MCP 發現。
- 工具接入層
將報表、模擬、告警複核、SOP 檢索和營運動作統一暴露在同一套協議邊界內。
- 營運上下文
把即時遙測、資產狀態、工單、場景引用和知識文章放進同一條 Agent 工作流程。
- 孿生驗證能力
讓 Agent 在給出建議之前先呼叫 Twin Engine 做空間與邏輯檢查。
- 受控執行
明確哪些工具可以呼叫、允許哪些輸入，以及執行前需要哪些審批與審計要求。
團隊如何使用它
MCP Server 統一了 AI Agent 發現工具、讀取上下文以及在安全邊界內執行動作的方式。
步驟 01
註冊工具與上下文
把你的資料服務、平台 API、孿生檢查和知識檢索映射為 MCP 相容工具。
步驟 02
把 MCP 綁定到 AI Agent 工作流程
將服務接入 AI Agent runtime，讓每個問題都能在結構化上下文中呼叫正確工具。
步驟 03
驗證、治理並擴展
設定審批規則、監控使用情況，並把工具覆蓋範圍從試點延伸到可重複營運。
典型應用
適合希望把 AI Agent 從聊天體驗推進到可重複交付之真實營運場景的團隊。
模擬驅動的決策閉環
讓 AI Agent 在提出建議之前先呼叫模擬與驗證服務。
交付加速器
為半導體、區域供熱、製造與資料中心專案封裝可重用的 MCP 工具包。
開發與營運模型
自託管、Git 可控、可審計。客戶端只對 HTTPS /mcp/<切片>/ 傳送 X-API-Key。平台側啟用模組、簽發帶 scope 的 key。接入細節見 FactVerse Docs。
治理後的 HTTPS 切片：base、trafficops、pdm、semiops、dcops 等——只啟用客戶環境所需模組
客戶級 API key 在服務端解析租戶與 scope；客戶端不傳 tenant
工具綁定 Data Fusion Services、Twin Engine、CMMS/工單、DCOps 與報表能力
Claude、Cursor 與自研 Agent 從 FactVerse Docs（MCP 指南、scope 矩陣、工具參考）起步