抢先预览！天辰能源管理系统 2.0，AI 模型 MCP Server 接口服务的创新突破
一、平台整体介绍
天辰能源管理系统2.0平台AI智能接口服务，核心依托MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）构建。MCP作为专为与AI模型交互设计的协议标准，能实现数据采集及应用层与AI模型层的高效协同，是平台智能化能力落地的关键枢纽。基于MCP协议的开放性可对支持调用的大模型有效对接（可使用基于阿里云百炼、火山引擎等主流AI模型平台提供厂商提供的模型算力服务），不仅实现多维度能源数据的高效传输与输出，更能通过AI算法对数据进行智能分析、预判与决策辅助，为企业能源管理提供“数据+智能”双驱动支持。无论是实时监控、能耗分析还是跨系统协同，均能通过标准化接口与各类MCP客户端无缝对接，降低企业能源管理的技术门槛与运维成本。
1.1 什么是模型上下文协议（MCP）？
Model Context Protocol（MCP）简单说就是一套“通用翻译与连接规则”，专门解决AI模型（比如大语言模型LLMs）和各种数据源、工具之间的“沟通问题”。
打个比方：我们平时用手机充电、连耳机、传数据，靠的都是USB-C接口——不管是哪个品牌的设备、哪种配件，只要遵循USB-C的标准，就能轻松连接。MCP就相当于AI应用的“USB-C端口”：它规定了统一的交互方式，让AI模型能无障碍地“读取”不同来源的能源数据（比如传感器数据、报表数据），也能顺畅对接各种工具（比如监控大屏、分析软件），不用再担心“接口不兼容”的问题。
1.2 为什么要选MCP？
MCP为LLMs与各种数据源和工具之间的交互提供了一个标准化、安全、灵活且可扩展的解决方案，因此具有广泛的应用场景和重要的应用价值。
•标准化兼容：作为开放的标准化协议，MCP定义了应用程序为LLMs提供上下文信息的统一规则，确保不同应用、服务交互时遵循相同标准，避免因协议不一致导致的兼容性问题。
•灵活适配：支持多种传输类型与选项，开发者可根据实际需求选择合适传输方式；同时提供细粒度控制选项，能灵活配置服务器与客户端行为。
•可扩展升级：具备良好的可扩展性，可随技术发展和应用需求不断完善。即使未来出现新数据源、工具或LLMs，只要遵循MCP协议，就能轻松与现有系统集成交互。
MCP 的核心遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器。
二、核心数据输出能力
作为天辰能源管理系统2.0平台的关键数据交互入口，MCP Server接口服务基于模型上下文协议特性，可高效承载AI模型所需的能源数据和传感器数据的输入，已实现多维度、全层级的能源相关数据输出，覆盖基础点位信息、能源用量结果及多周期能源用量数据。
三、传感器数据交互能力
针对传感器终端数据，接口服务实现实时监控与历史追溯的双向支持，满足对设备运行状态的精细化管理需求：
•实时数据输出：实时采集并输出传感器点位的关键运行参数，包括温度、压力、流量、电压、电流等核心指标，数据更新频率与传感器采集周期同步；
•历史数据调取：支持按指定时间范围（精确到秒）、时间粒度（秒/分/时）调取传感器历史数据，可满足故障回溯、设备性能退化分析、季节性能耗规律研究等场景需求。
四、数据传输模式支持
接口服务聚焦高效、稳定的数据传输，提供两种主流传输模式，具体支持情况如下：
•可流式传输HTTP（steamableHttp）
•服务器发送事件（sse）
五、权限控制机制
为保障能源数据安全性，接口服务通过请求头配置与用户权限关联，实现精细化数据访问控制：
1.权限验证方式：客户端需在请求头中配置Bearer Token（格式为“Authorization: Bearer {token}”），验证通过方可进入数据处理环节，Token长期有效，支持手动刷新；
2.数据访问控制：根据Bearer Token关联的用户权限，限制其可访问的点位范围。例如：普通查看者仅可查看指定区域的平台点位清单、能源用量数据、点位历史时序数据，确保数据访问“按需分配”，规避信息泄露风险。
六、AI赋能使用场景
Cherry Studio等客户端作为测试及应用软件，可对接基于MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）Server接口服务实现多样化能源管理场景，具体场景如下：
（一）智能数据汇报文件生成场景
客户端或AI平台过请求调取MCP Server的多周期数据（小时/日/月报表），配置管理员权限Bearer Token后，可自动触发AI数据汇报生成流程。客户端将数据传入deepseek等大模型，模型先完成数据清洗与指标提炼（如能耗总量、同比环比、异常点位占比等核心数据），再根据预设模板（如日报/周报/月报格式）生成结构化汇报文件。文件中还会自动生成AI分析结论——例如“本周制冷机组能耗较上周上升8%，主要因周三凌晨3-5点压力传感器异常导致设备过载运行”，并附带优化建议。
（二）多维度能耗数据分析场景
能源分析师通过Cherry Studio发起自定义数据分析请求，基于MCP Server接口调取全厂区近6个月的传感器实时数据、能源用量数据及生产数据。客户端调用大模型进行多维度关联分析：一是“能耗-产量”相关性分析，生成单位产值能耗曲线，定位到“冲压车间下午班次单位能耗比上午高12%”的异常点；二是设备能耗聚类分析，将200+台设备按能耗特征分为“高效/普通/高耗”三类，发现5台空压机属于高耗集群且运行年限超8年；三是能耗预测分析，基于历史数据与天气、生产计划等变量，预测下月空调系统能耗峰值。分析结果以交互式仪表盘呈现，大模型还会实时响应自然语言查询（如“为什么10月份水费突然上涨？”），快速输出原因分析，助力精准制定节能改造方案。
（三）MCP数据驱动的多维度协同应用场景
依托MCP Server接口向大模型输出全维度能源数据后，可深度联动多MCP节点与业务系统，解锁多场景智能协同能力：一是跨MCP工作流与动作执行，当企业“生产区/办公区/生活区”多点时，若生产区空压机能耗超阈值数据至大模型，大模型会自动触发协同分析——调用办公区MCP获取空调系统实时负荷、联动生活区MCP调取用水高峰时段记录，综合判断能耗异常是否与全局能源负荷叠加相关。分析完成后生成调控指令，如“办公区空调温度临时下调1℃（9:00-17:00）”“生活区用水高峰错峰30分钟”，并通过MCP协议下发至对应节点执行，实现跨区域能源动态平衡；二是智能可视化与代码生成，大模型基于MCP输出的传感器实时数据流（温度、压力等）、多周期能耗报表数据，可按用户需求自动生成可视化内容：支持绘制折线图（能耗趋势）、热力图（区域能耗分布）、散点图（设备能耗聚类）等图表，同时输出可直接复用的前端展示页面代码（HTML+Vue/React框架），代码包含数据接口对接逻辑与图表渲染脚本。用户无需专业开发能力，将代码部署到服务器即可快速搭建专属能源监控大屏，且支持通过MCP接口实时更新数据，大幅降低可视化开发成本与周期。
【免责声明】本文所述应用场景效果受大模型能力、三方MCP功能完整性及使用者操作方式等因素影响，实际应用效果可能存在差异，此处描述仅供参考。
七、未来开放型场景用例展望
•AI驱动的能源调度优化场景：基于多MCP节点实时数据与大模型预测能力，实现厂区能源（电、水、气）动态调度，如根据光伏发电量预测自动调整电网用电负荷，最大化清洁能源利用率；
•设备健康预测与自主维护场景：通过MCP接口持续输出传感器历史运行数据，大模型构建设备健康度预测模型，提前预警潜在故障并自动生成维护工单，推送至运维管理系统；
•行业能耗基准对比分析场景：对接行业公开数据平台，结合企业MCP输出的能耗数据，大模型自动完成同行业能耗基准对比，生成差异化分析报告及节能潜力对标建议；
•自然语言交互的能源管理助手场景：用户通过客户端以自然语言（如“查询本周车间能耗最高的三台设备”“模拟下调空调温度2℃的节电效果”）与系统交互，MCP接口实时调取数据并经大模型处理后输出直观结果；
•跨企业能源协同共享场景：在工业园区内，通过MCP协议实现多企业能源数据互通，大模型统筹分析区域能源供需情况，助力过剩能源跨企业调配，提升区域整体能源利用效率。
