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Inventory Intelligence & Optimizer

Inventory Intelligence & Optimizer

远程服务
saifs.ai商业与营销16 天前更新

关于 Inventory Intelligence & Optimizer

面向库存管理团队的 MCP 服务,可根据库存清单和可选销售历史计算订货建议、库存风险及供应商采购队列。支持常见业务列名;大型数据集可生成本地运行的 Python 脚本。

主要功能

  1. 01计算订货量、再订货点和安全库存
  2. 02识别积压库存与占用资金
  3. 03按供应商整理采购队列
  4. 04为大型清单生成本地分析脚本

适用场景

  1. 01制定本周补货数量
  2. 02查找积压商品及其资金占用
  3. 03按供应商和预算编制采购清单

MCP 相关

通过 Streamable HTTP 向 MCP 客户端提供库存分析工具,并使用 OAuth 2.1 登录。大型清单可通过生成的 Python 脚本在本地分析。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://inventory-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

库存智能分析与优化器

接收库存清单(以及可选的销售历史记录),并返回订货数量、再订货点、安全库存、超额库存、库存占用资金,以及按供应商分组的采购清单。支持常见的业务列名(Item Code、Closing Stock、Open PO、Lead Time……),无需重命名。

注册名称ai.saifs/inventory-intelligence-optimizer
端点https://inventory-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp
传输方式Streamable HTTP(远程服务,无需安装)
身份验证OAuth 2.1 — PKCE(S256)和动态客户端注册;首次使用时,客户端会打开登录页面
发布方SAIFS AI

安装

VS Code / GitHub Copilot

添加到 .vscode/mcp.json(工作区)或用户的 mcp.json:

{
  "servers": {
    "saifs-inventory-optimizer": {
      "type": "http",
      "url": "https://inventory-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

然后从 MCP 视图启动服务,并按提示登录。

Claude(claude.ai、Desktop)

设置 → 连接器 → 添加自定义连接器,然后粘贴:

https://inventory-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp
Claude Code
claude mcp add --transport http saifs-inventory-optimizer https://inventory-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp
其他 MCP 客户端

使用 Streamable HTTP 传输方式连接到 https://inventory-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp。服务会返回包含 WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… 的 401 响应,因此支持 OAuth 的客户端会自动登录。

工具

工具功能
inventory_optimizer为最多约 200 种产品和 2,500 行销售记录评分:计算订货数量、再订货点、超额库存、资金占用,并生成按供应商分组的采购队列。
inventory_optimizer_get_engine适用于更大的库存台账:返回可运行的 Python 脚本,在本地执行相同分析,因此数据不会离开用户的设备。

示例提示词

  • “这是我们的库存报告。这周应该订购什么、订购多少?”
  • “哪些商品库存过多?占用了多少资金?”
  • “在 ₹5,00,000 的预算内,按供应商分组生成采购清单。”

支持

评论

支持 Markdown

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。