Route & Logistics Optimizer

路线与物流优化器

为配送车队、现场服务团队和销售区域规划每日路线：谁去哪里、按什么顺序、使用哪辆车。它可求解带时间窗和容量约束的 VRP / TSP，使用匈牙利方法分配任务、规划装载，并在中午有新订单时重新优化。

注册名称	ai.saifs/route-optimizer
端点	https://route-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp
传输方式	Streamable HTTP（远程，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-route-optimizer": {
      "type": "http",
      "url": "https://route-optimizer-mcp.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://route-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http saifs-route-optimizer https://route-optimizer-mcp.saifs.ai/mcp

其他 MCP 客户端

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

工具

工具	功能
optimize_routes	根据停靠点、车队和约束条件（时间窗、容量、最长班次时长）生成每辆车的有序路线。
optimize_single_route	为一辆车或一位销售代表求解 TSP。
assign_jobs	根据成本矩阵，使用匈牙利方法实现最优的工作人员→任务分配。
pack_loads	根据车辆容量制定装箱装载方案。
reoptimize_midday	根据当前状态和新订单动态重新规划路线。
route_map	为已完成的路线生成地图。
explain_route	说明成本明细、约束条件及相较于简单停靠顺序的节省情况。

示例提示词

• “这是今天的 40 个停靠点和 6 辆货车。请规划符合配送时间窗的路线。”
• “请根据技能和行程成本，将这些现场任务分配给技术人员，然后为每个人规划路线。”
• “刚刚来了三个新订单。请根据司机当前的位置重新优化路线。”

支持

• 网站：https://saifs.ai
• 问题反馈：https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
• 隐私：https://saifs.ai/privacy_policy