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Statistical Process Control & Anomaly Alerts

Statistical Process Control & Anomaly Alerts

远程服务
saifs.ai其他4今天更新

关于 Statistical Process Control & Anomaly Alerts

用于对指标流进行统计监控的 MCP 服务,适合跟踪质量、可靠性或服务表现的团队。它结合 Shewhart 控制图、运行规则、CUSUM 和 EWMA 检测违规及持续的小幅漂移;最终决策由操作人员负责。

主要功能

  1. 01Shewhart 控制图
  2. 02Western Electric 与 Nelson 规则
  3. 03CUSUM 和 EWMA 漂移检测
  4. 04根据稳定基线计算控制限
  5. 05解释异常信号
  6. 06持续监控与告警

适用场景

  1. 01监控缺陷率的过程变化
  2. 02按控制规则跟踪支持响应时间
  3. 03对持续的小幅指标漂移发出告警
  4. 04查看触发失控信号的规则

MCP 相关

通过 Streamable HTTP 向 MCP 客户端提供过程监控与告警工具,并使用 OAuth 2.1 进行客户端登录。

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://process-monitor-mcp-microsoft.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

统计过程控制与异常告警

对任意指标流进行持续统计监控——支持响应时间、错误率、交付 SLA、缺陷率、转化率——仅在出现真正的失控信号时告警。采用 Shewhart 控制图以及 Western Electric / Nelson 连续运行规则,并结合 CUSUM 和 EWMA 检测 3σ 控制图会漏掉的小幅持续漂移。仅提供决策支持;是否停机或继续由操作人员决定。

注册名称ai.saifs/process-control
端点https://process-monitor-mcp-microsoft.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;客户端会在首次使用时打开登录页面
发布方SAIFS AI

安装

VS Code / GitHub Copilot

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

{
  "servers": {
    "saifs-process-control": {
      "type": "http",
      "url": "https://process-monitor-mcp-microsoft.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

然后从 MCP 视图启动服务,并在出现提示时登录。

Claude(claude.ai、Desktop)

设置 → 连接器 → 添加自定义连接器,然后粘贴:

https://process-monitor-mcp-microsoft.saifs.ai/mcp
Claude Code
claude mcp add --transport http saifs-process-control https://process-monitor-mcp-microsoft.saifs.ai/mcp
任何其他 MCP 客户端

使用 Streamable HTTP 传输方式连接到 https://process-monitor-mcp-microsoft.saifs.ai/mcp。服务会返回带有 WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… 质询的 401,因此支持 OAuth 的客户端会自动登录。

工具

工具功能
detect_shift使用 CUSUM / EWMA 检测 Shewhart 控制图会漏掉的小幅持续漂移。
explain_signal说明触发了哪条规则、偏离了多少个 sigma,以及这意味着什么。
monitor_metric给出受控 / 失控判定,并指出触发了哪条规则。
set_control_limits根据稳定基线计算 ±3σ 控制限。
watch_process持续监控;出现规则违规时发出告警。

示例提示词

  • “3 号生产线是否正在偏离规格?”
  • “缺陷率发生变化时提醒我”
  • “计算此流程的 Cpk”

支持

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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。