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dxpert.ai — industrial AI-readiness & UNS agents

dxpert.ai — industrial AI-readiness & UNS agents

本地服务
dxpert.ai商业与营销03 周前更新

关于 dxpert.ai — industrial AI-readiness & UNS agents

这是一个 stdio MCP 服务,可让本地运行环境调用 dxpert.ai 的工业 AI 就绪度建议、诊断、UNS Agent 及账户功能。Agent 仅分析传入的数据包,不连接工厂系统。

主要功能

  1. 01AI 就绪度与 UNS 建议
  2. 02工业就绪度诊断
  3. 03基于数据包运行 UNS Agent
  4. 04CSV 转换为 Agent 数据包
  5. 05账户与购买工具

适用场景

  1. 01评估 AI 就绪度与命名空间设计
  2. 02分析 OEE 或班次报告 CSV 导出
  3. 03基于数据包进行维护或告警分析

MCP 相关

它通过 MCP stdio 将 dxpert.ai API 功能作为工具提供,并使用 dxp_ API 密钥。工具涵盖建议、诊断、Agent、CSV 转换、账户信息和购买操作。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"ai-dxpert": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dxpert/mcp"
],
"env": {
"DXPERT_API_KEY": "<DXPERT_API_KEY>",
"DXPERT_API_BASE": "<DXPERT_API_BASE>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @dxpert/mcp
需要配置的环境变量
DXPERT_API_KEY密钥dxpert.ai API key (dxp_...). Create one free at https://dxpert.ai/store/account.
DXPERT_API_BASEAPI base URL. Defaults to production; override only for testing.

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@dxpert/mcp0.1.2

工具

10

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
historyarray否
questionstring是

详细介绍

@dxpert/mcp

用于从 Claude Code、Codex 或任何 MCP 客户端等本地运行时,通过 dxpert.ai dxp_ API 密钥使用服务的 Stdio MCP 服务。

一个密钥,一个服务;该账户的方案决定密钥可解锁哪些功能:

  • 免费账户(无需银行卡):dxpert Advisor,每月 10 个问题;Spreadsheet-to-agent 转换器、入门套件、诊断工具,以及 Try Pro —— 总共可运行 5 次 Agent,可用于 dxpert Pro 中包含的任何 Agent。
  • dxpert Pro:所有 UNS Agent(OEE Narrator、Maintenance Copilot、Root-Cause Analyst、Alarm Triage、Shift Reporter)以及今后添加的所有 Agent;不受每月提问数量限制的 dxpert Advisor;以及供自有 Agent 使用的路由器/API 访问权限,均计入一个月度用量额度。Namespace Architect 即将推出,发布后将包含在 dxpert Pro 中。

方案和实时价格:GET {api_base}/api/catalog 或 dxpert.ai/store。在 dxpert.ai/store/account 创建免费密钥。

该服务没有运行时依赖。它手动实现 MCP stdio JSON-RPC 握手(initialize、tools/list、tools/call),并使用 X-Api-Key 调用 dxpert API。

环境

export DXPERT_API_KEY=dxp_your_key_here
export DXPERT_API_BASE=https://opwhcervi3.execute-api.ca-central-1.amazonaws.com

DXPERT_API_BASE 为可选项,默认使用生产环境。

工具

  • ask_dxpert(question, history?) 调用 POST /api/chat。它用于咨询和评估 AI 就绪度、UNS 和命名空间设计、OT/IT 数据架构及工业数据标准等问题;回复基于 dxpert 自有资料,并反映账户的方案。免费账户每月有 10 个问题;dxpert Pro 不限每月提问数量,使用与所有 Agent 共用的单一月度额度(达到 100% 时:额度续期前返回 pro_allowance_exhausted;无需额外购买)。输入文本,输出文本——不会读取任何工厂系统,也不会返回评分。
  • run_agent(agent, bundle) 调用 POST /api/agents/<agent>,适用于 shift-report、oee-narrator、alarm-triage、maintenance-copilot 和 root-cause。Agent 只会分析你传入的 bundle;不会连接工厂、消息代理或历史数据库。所有已上线的 Agent 均包含在 dxpert Pro 中;免费密钥可使用 Try Pro 额度运行这些 Agent(总共 5 次,所有 Agent 共用),用完后运行会返回 402 pro_required。每次成功运行都会扣减 Pro 额度或消耗一次 Try Pro 运行次数;Pro 额度用尽后,运行会报告 pro_allowance_exhausted(429),直至额度续期。agent: "architect"(Namespace Architect)即将推出,届时将包含在 dxpert Pro 中;当前调用会返回 409 product_coming_soon。
  • run_diagnostic(intake) 使用完整的 16 字段 intake 调用 POST /api/diagnostic。相同输入会返回相同评分和结论(由大模型撰写的报告措辞可能不同);每个响应的 "scope":"preliminary"。intake 无效时会返回字段级验证错误。
  • csv_to_bundle(csv_text, kind, site_profile?) 是 Spreadsheet-to-agent 转换器:它会针对 shift-report 或 oee 首日 CSV 导出文件调用 POST /api/tools/csv-to-bundle。任何账户均可免费使用,且不会计入额度。
  • get_runtime_manifest(channel?) 调用只读接口 GET /api/runtime/manifest,用于检查当前运行时版本、工件哈希和更新日志。
何时调用 dxpert,何时在本地回答

默认情况下,咨询或评估 dxpert 领域的问题时使用 dxpert,包括需要经过脱敏的本地证据摘要的问题;仅在处理本地流程性工作、dxpert 无法访问、方案或额度不涵盖请求,或用户拒绝发送脱敏数据时,才在本地回答。每个咨询或评估类回答都必须以 Source: dxpert.ai 或 Source: local fallback — ... 结尾,并在后一行注明适用原因。

购买(Agent 辅助商务)
  • get_storefront() — 此账户的套餐(free 或 pro)、dxpert Pro 和 DX Roadmap 的购买状态,以及剩余的 Try Pro 运行次数。数据源与 dxpert.ai 商店渲染所用的数据源相同。
  • start_purchase(product) — product 为 "pro"(dxpert Pro,月度订阅)或 "roadmap"(DX Roadmap,一次性购买,与 Pro 独立)。返回由 Stripe 托管的 checkout_url,必须由人工在浏览器中打开并付款——此调用绝不会扣款。付款后会自动开通访问权限。购买任一产品都需要密钥(DXPERT_API_KEY),因为购买会关联到该账户;如果没有密钥,此调用会返回 401 account_required。已拥有 dxpert Pro 的账户会收到 409 already_subscribed。Agent 不单独出售;没有其他可购买的内容。

工具描述有意不包含价格:请读取 GET {api_base}/api/catalog 获取实时价格。

错误会以纯文本消息的形式返回给 MCP 客户端。401 表示提供的 API 密钥缺失或无效;402 表示密钥已通过验证,但请求需要 dxpert Pro(例如,Try Pro 的运行次数已用完)。如果 API 提供配额重置时间,429 会指出该时间。

供应链

@dxpert/mcp 通过 GitHub Actions 使用 npm 可信发布(OIDC)发布到 npm。没有 npm 发布令牌——CI 密钥中没有、密码库中没有、维护者的机器上也没有。没有可泄露的发布凭据,也无需在他人发生安全事件后轮换凭据。

每次发布都附带签名的来源证明,将确切的 tarball 与构建它的仓库和工作流绑定:dxpert-ai/dxpert-mcp、.github/workflows/publish.yml,并在 GitHub 托管的运行器上构建。请自行验证,而不是只听我们说:

npm view @dxpert/mcp dist.attestations
npm audit signatures

在 MCP 注册表中,该服务列为 ai.dxpert/mcp——这是一个以 dxpert.ai 域名为基础的命名空间,其真实性由我们在 https://dxpert.ai/.well-known/mcp-registry-auth 提供的密钥证明。任何不控制该域名的人都无法认领此名称。

Claude Code

# Put the key in your environment first -- passing it by reference keeps the
# literal value out of your shell history and out of the process list.
claude mcp add dxpert --env DXPERT_API_KEY="$DXPERT_API_KEY" -- npx -y @dxpert/mcp

Codex

添加一个 stdio MCP 服务条目,使用此软件包的 bin 运行 Node:

[mcp_servers.dxpert]
command = "npx"
args = ["-y", "@dxpert/mcp"]
env = { DXPERT_API_KEY = "dxp_your_key_here" }

通用 MCP 客户端

使用 stdio 传输:

{
  "mcpServers": {
    "dxpert": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@dxpert/mcp"],
      "env": {
        "DXPERT_API_KEY": "dxp_your_key_here"
      }
    }
  }
}

测试

node test/run.js

测试会启动一个虚假的 HTTP API,并测试 MCP 握手及每个工具,同时固定工具列表和 start_purchase 产品枚举。

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。