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mcp-rdcopilot-niagara

Modules agentiques

Conduire une installation Niagara en langage naturel.

Ingénierie : bâtir la station et répliquer un ensemble validé sur les sites suivants.

mcp-rdcopilot-niagara — En synthèse
Ce que ça résout

Reprendre un site, c'est d'abord lire l'ouvrage de quelqu'un d'autre ; interroger un parc demande de connaître l'arborescence et l'emplacement de chaque historique ; et la mise en service s'enchaîne écran par écran, depuis un poste d'ingénierie.

Ce qu’il fait pour vous

Ce module ouvre une station Niagara à un assistant conversationnel installé sur le poste de l'utilisateur. Il parle le MCP (Model Context Protocol), la prise standard par laquelle un assistant se branche sur un logiciel métier : on ne programme pas l'assistant, on l'y raccorde. On écrit sa demande en français ; l'assistant parcourt la station — arborescence, points, historiques, alarmes, bus de terrain — et répond à partir de cette installation-là. Les modifications passent par le compte d'un opérateur identifié et sont tracées dans l'audit de la station.

Ce que ça vous apporte
  • Comprendre une installation qu'on n'a pas construite.
  • Poser la question au lieu de chercher la vue.
  • Produire la station, pas seulement la lire : points, logique, liens, nommage.
  • Raccourcir la mise en service : découverte et intégration d'un bus de terrain se demandent en une phrase.
  • Garder la main sur ce qui écrit : opérateur identifié, gestes tracés.
Cas d’usage
  • Ingénierie : bâtir la station et répliquer un ensemble validé sur les sites suivants.
  • Reprise d'exploitation : décrire un site inconnu, en sortir l'inventaire et les manques.
  • Recette : vérifier sur un parc entier ce qui devait être posé.
  • Support à distance : diagnostiquer sans déplacement ni poste d'ingénierie.
  • Suivi énergétique : interroger les historiques sans les exporter.
Plateforme

Niagara ≥ 4.13.x, Python ≥ 3.10

Version

0.60.2

Prix

sur estimation

Sa famille

Conduire une installation en langage naturel

Voir la gammemcp-rdcopilot-skyspark

Un agent se comprend en le voyant travailler

C'est la démonstration que nous faisons en direct.