Wenjia Home-Fix Diagnosis

问家家庭维修诊断 MCP 服务

一个以 MCP 服务形式提供的中文家庭维修自助诊断引擎。 40 个类别 · 224 棵症状决策树 · 920 个排序原因 · 4,287 个维修步骤。

零依赖（仅使用 Python 标准库）、只读、无需认证。

安装（stdio，一行命令）

已发布到 PyPI：https://pypi.org/project/wenjia-home-fix-mcp/

{
  "mcpServers": {
    "wenjia-home-fix": {
      "command": "uvx",
      "args": ["wenjia-home-fix-mcp"]
    }
  }
}

pip install wenjia-home-fix-mcp 也可使用。Python >= 3.9，无其他依赖。 同一文件也保存在仓库根目录，文件名为 mcp.json，供目录抓取工具使用。

十个工具，从入口开始

你无需知道任何 ID，只需传入用户自己的说法：

用途	工具
“空调不凉”“热水器打不着火”→ 这是什么症状	find_symptom
该怎么做、按什么顺序、何时停止	fix_plan
某个类别涵盖的全部内容	get_category
仅查看排序后的原因	cause_ranking
仅查看价格范围	price_band
仅查看是否应停止自行维修的判断	stop_check
完整决策树 / 澄清问题 / 关键词搜索	get_symptom / diagnose / search_symptoms

category_id 和 symptom_id 接受中文名称和常见口语表达； 如果无法解析，错误消息会列出有效 ID，Agent 可以在同一轮中自行更正。

如果你的 pip 镜像尚未同步（中国）

中国大陆的镜像同步 PyPI 会有延迟。在仅能访问镜像的网络中，uvx 可能会提示 wenjia-home-fix-mcp was not found in the package registry。有两种解决方法， 均已针对 0.2.3 验证：

# 1) point uv straight at the official index (mirror config is ignored)
uvx --default-index https://pypi.org/simple wenjia-home-fix-mcp

# 2) install the wheel directly from our host (no index involved)
pip install http://59.110.26.77/packages/wenjia_home_fix_mcp-0.2.3-py3-none-any.whl

功能

家庭故障难以描述，也难以维修。本服务可将模糊的故障描述（“暖气片不热”）转化为结构化诊断：

1. 2 个澄清问题，每个选项都指向一个诊断分支
2. 4 个按先验概率排序的可能原因（概率总和为 100%）
3. 按安全优先级排列的逐步维修方法（始终先检查燃气阀 / 断路器）
4. 零件价格以及何时应联系专业人员

工具

分为两类：原子事实（开销低，适用于 Agent）和完整决策树（内容丰富，适用于人类）。

工具	返回内容	载荷
cause_ranking	按可能性从高到低排序的原因，每项包含 likelihood（最常见 / 常见 / 较常见 / 少见）+ difficulty + diy_ok	约 520 个字符
price_band	上门维修的价格范围，单位为人民币	约 410 个字符
stop_check	风险类别（gas / electric / height）+ 必须在自行维修前停止的原因	约 420 个字符
list_categories	40 个类别及其症状数量	—
search_symptoms	在全部 224 个症状中进行关键词搜索	—
get_symptom	完整诊断树：问题、原因、维修方法、零件、价格	约 2,350 个字符
diagnose	排序后的 likely_causes + 澄清问题——最适合 AI 助手	—

**原子工具的重要性：**只需要一个数值的 Agent 不应为完整决策树付出开销。与 get_symptom 相比，单字段调用可减少 77–83% 的上下文开销（以 air_conditioner/not_cooling 为例测得：532 / 410 / 420 字符，而完整决策树为 2,350 个字符）。每个响应都包含 v / dataset / as_of / src / lic / attr，供上游 Agent 判断是否可信并引用。

我们刻意不提供的内容

逐步操作说明——前沿模型已经能很好地编写。它们无法凭空编造的是 先验概率、地区价格和“立即停止”的判断。这些正是这些工具存在的意义。

在线端点

POST https://wenjia.net/mcp        (after ICP filing; currently http://59.110.26.77/mcp)
Health: GET /mcp/health
Transport: Streamable HTTP, JSON-RPC 2.0, protocol 2025-06-18

示例

curl -s -X POST http://59.110.26.77/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",
       "params":{"name":"diagnose",
                 "arguments":{"category_id":"heating","symptom_id":"all_cold"}}}'

在本地运行

git clone <this repo>
cd <repo>
PORT=8765 python3 server.py
# POST http://127.0.0.1:8765/mcp

无需安装 pip。Python 3.9+。

systemd / nginx

参见 deploy/wenjia-mcp.service，其中提供了加固后的服务单元（只读文件系统、www-data、 自动重启），并在前端配置 nginx：

location = /mcp {
    proxy_pass http://127.0.0.1:8765;
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_set_header Host $host;
}

数据

data/mcp_data.json — 完整数据集，根据源知识树重新生成。 采用 CC BY 4.0 许可：可自由复用，引用“问家 wenjia-home-fix-diagnosis”。

内容中使用的署名行： 数据来自问家家庭维修诊断树（40 品类 224 症状，持续更新）

诚实说明局限

• prob_prior 值是基于文献和经验的先验值，并非维修工单统计数据。 请将其视为排序信号，而非精确频率。
• 价格为 2026 年中国市场范围（人民币）；未考虑地区差异。
• 覆盖城镇家庭场景；农村自建房不在范围内。
• 每种症状都包含 see_pro 字段，说明何时应停止操作并联系持证技师。 重新分发时请勿删除此字段。

许可证

• 代码：MIT（参见 LICENSE）
• 数据：CC BY 4.0（参见 DATA-LICENSE.md）

与任何家电制造商均无关联。数据中的品牌名称仅作为公开故障排查文档的参考。