Atlas – Ai Transport Logistics Agent Standard

ATLAS — AI Transport Logistics Agent Standard

这款开源 MCP 服务能让 AI Agent 深入了解您的物流运营情况，同时确保您的数据始终留在自己的基础设施中。

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问题

企业物流公司积累了多年的运营数据——电子邮件、合同、TMS 记录、承运商关系和定价历史。AI Agent 需要这些背景信息才能发挥作用。但对于合规、法务和安全团队而言，与外部云服务共享原始数据是绝对不可接受的。

结果就是：AI 的能力停留在浅层。Agent 无法基于背景信息进行协商。每次交互都从零开始。

解决方案

ATLAS 在您的安全边界内运行。它连接到您现有的系统，在本地为数据建立索引，并提供标准化的 MCP 接口。任何 AI Agent 都可以查询 ATLAS，获取深入的运营背景信息，同时确保您的数据始终留在自己的基础设施中。

[Your Company]                        [Cargofy / Any AI Agent]
  ├── Email                                      │
  ├── TMS                    MCP Protocol        │
  ├── ERP          ←─────────────────────────────┤
  ├── Contracts              (questions only,    │
  ├── Knowledge Base          no raw data out)   │
  └── ATLAS instance ────────────────────────────┘

您的数据始终由您掌控。Agent 可以获得所需的背景信息。

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快速开始

选项 1：Docker（推荐）

docker run -p 3000:3000 cargofy/atlas

打开 http://localhost:3000，设置向导将引导您完成初始配置。

如需在生产环境中使用持久化数据和 AI 功能，请参阅 DOCKER.md。

选项 2：Claude Desktop

在 claude_desktop_config.json 的 mcpServers 下添加：

{
  "atlas": {
    "command": "docker",
    "args": ["run", "--rm", "-i", "cargofy/atlas", "node", "src/index.js"]
  }
}

选项 3：从源代码运行

git clone https://github.com/cargofy/ATLAS
cd ATLAS
npm install
cp config.example.yml config.yml   # edit with your settings
node seed.js                       # optional: load sample data
node src/ui-server.js              # Web UI + API on port 3000
# or
node src/index.js                  # MCP server on stdio

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Web 界面

ATLAS 自带完整的 Web 界面，地址为 http://localhost:3000：

页面	说明
仪表板	服务状态、记录数、连接器运行状况、SLA 违规情况
浏览器	浏览数据模型，使用可视化筛选条件执行查询
聊天	面向物流查询、支持工具调用的对话式 AI 界面
试验场	直接在浏览器中测试 MCP 工具
知识库	管理企业知识文件（markdown、文件夹、CRUD）
导入	上传数据文件（JSON、CSV、XLSX）、填充数据库、从文件夹导入
连接器	查看和管理数据源配置，触发手动同步
模块	启用/禁用插件、触发同步、查看模块状态
设置	支持实时重新加载的可视化配置和 YAML 配置编辑器
设置向导	首次运行配置（AI 提供商、安全设置、实例名称）

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MCP 工具

ATLAS 通过 Model Context Protocol 提供 35 个 MCP 工具。任何兼容 MCP 的 Agent 都可以连接：

类别	工具
发现	get_available_models、get_schema、get_available_carriers、get_available_lanes、get_available_document_types、get_sync_status
查询	get_records、query（以自然语言搜索所有数据）
货运	get_shipment、get_shipments、get_shipment_events、get_unsigned_documents、get_closure_checklist
承运商	search_carriers、get_carrier_shipments
费率	get_rate_history
文档	list_documents
运营	get_sla_violations、get_idle_assets、get_anomalies、get_active_issues（20 多种中断类型）

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AI 功能

ATLAS 支持多个 AI 提供商，并根据角色路由模型：

提供商	模型	用途
Anthropic	Claude Sonnet/Opus/Haiku	聊天、提取、知识增强
OpenAI	GPT-4o、GPT-4o-mini	聊天、提取
Ollama	任意本地模型	完全离线运行

AI 功能：

• 实体提取 — 上传任意物流文档（PDF、CSV、XLSX、电子邮件），提取结构化数据（货运、承运商、费率、单据）
• 知识增强 — AI 根据提取的数据自动更新知识库，检测矛盾并补充新事实
• 使用工具聊天 — 通过对话界面使用 MCP 工具查询数据
• 角色路由 — 为不同任务（聊天、提取、知识）分配不同模型

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数据模型

核心模型（始终启用）

模型	描述
货运	海运、空运、公路、铁路、多式联运 — 状态、运输方式、路线、承运商、计划交付时间
承运商	资料、类型（货运、航运公司、航空公司、铁路、经纪商）、国家/地区、评级
运输线路	包含运输方式和平均运输天数的起点 → 目的地组合
费率	按承运商、运输线路、运输方式和日期范围划分的货运价格
单据	BOL、CMR、AWB、发票、海关单据、POD、装箱单、原产地证书
跟踪事件	提货、运输、交付、异常事件及其位置和地理位置
服务等级	按运输线路／运输方式／服务类型划分的计划运输时间

扩展模型（通过配置选择启用）

资产、司机、运输订单、设施、招标、招标报价、招标授予、调度、运输段、海关申报

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连接器

连接器	状态	描述
REST API	可用	通用 REST，支持 JSONPath 映射以及 bearer/basic/api_key 身份验证
文件系统	可用	本地 JSON、CSV、TXT、MD 文件（可选 PDF/DOCX/XLSX）
AI 提取	可用	上传文件以进行 AI 驱动的实体提取
电子邮件（IMAP/Exchange）	v0.2	为物流相关电子邮件编制索引
SAP TM	即将推出	SAP Transportation Management
Oracle TMS	即将推出	Oracle Transportation Management
Transporeon	即将推出	Transporeon 平台集成
project44	即将推出	可视化与跟踪数据

模块（插件）

模块	描述
file-watch	监控本地文件夹中的新文件，并通过 AI 提取工作流自动处理
knowledge-enricher	根据 AI 提取结果自动增强知识库
google-drive	使用 AI 分析同步 Google Drive 文件夹中的文件（导出 Docs/Sheets、递归处理）

可通过 config.yml 或 Web UI 中的 Modules 页面启用／禁用模块。

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架构

ATLAS Instance (your infrastructure)
├── AI Layer
│   ├── Multi-provider LLM client (Claude, OpenAI, Ollama)
│   ├── Entity extraction pipeline
│   ├── Knowledge engine (enrichment + contradiction detection)
│   └── Chat with tool calling
├── Module System (plugin architecture)
│   ├── file-watch
│   ├── knowledge-enricher
│   └── google-drive
├── Connectors
│   ├── REST API connector
│   ├── Filesystem connector
│   └── AI extraction connector
├── Storage Layer
│   ├── SQLite (default) or PostgreSQL
│   └── Knowledge base (markdown files)
├── MCP Server
│   ├── stdio transport (CLI / Claude Desktop)
│   └── HTTP/SSE transport (remote agents)
└── Web UI + REST API
    ├── Dashboard, Explorer, Chat, Playground
    ├── Knowledge Base manager
    ├── Settings, Modules, Import
    └── Setup Wizard

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安全与隐私

• 零数据外传 — ATLAS 绝不会将原始数据发送到网络之外
• 本地 AI 选项 — 运行 Ollama 即可完全离线操作
• Bearer 令牌身份验证 — 每个令牌都具有范围限定的权限（读取／写入）
• 非 root Docker — 以非特权 atlas 用户身份运行
• 审计日志 — 完整记录对你的实例执行的每次查询
• 开源 — 可检查每一行代码

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使用场景

承运商谈判 Agent

Agent 查询 ATLAS：“我们第四季度从 DHL 运往 DE→PL 的货量是多少？”→ 从你自己的数据中获取答案 → 基于充分信息进行谈判。

客户服务 Agent

“货运 #12345 在哪里？”→ Agent 查询 ATLAS，获取 TMS 中的货运状态 → 无需手动查找即可立即回答。

采购 Agent

“运往乌克兰的冷藏运输中，排名前 3 的承运商是谁？”→ Agent 从 ATLAS 中提取历史绩效数据 → 给出数据驱动的建议。

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由 Cargofy 提供支持

ATLAS 由物流领域的 AI 平台 Cargofy 构建并维护。我们构建 ATLAS，是因为企业客户需要它；我们将其开源，是因为物流行业需要一个标准。

Cargofy 平台连接到您的 ATLAS 实例，以提供：

• 可代表您拨打电话、发送消息和进行谈判的 AI Agent
• 基于您的 ATLAS 数据提供分析和报告
• 由我们托管 ATLAS（如果您不想自行托管）
• 企业连接器和 SLA 支持

详细了解 Cargofy

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贡献

ATLAS 基于 Apache 2.0 许可证授权。欢迎贡献。

git clone https://github.com/cargofy/atlas
cd atlas
npm install
npm run dev

请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。

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许可证

Apache License 2.0 — 请参阅 LICENSE

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收录目录

ATLAS 已提交至以下 MCP 目录和列表：

在生态系统中提交、发现和探索 MCP 服务。