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mcp-rdcopilot-skyspark

Modules agentiques

Interroger et modeler un patrimoine analytique en langage naturel.

Ingénierie de modèle : bâtir le modèle d'un site, puis ses règles et ses vues.

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

Poser une question sur un patrimoine suppose de maîtriser le langage de requête de la plateforme et la structure des tags ; reprendre un modèle construit par un autre, c'est deviner ce qui manque.

Ce qu’il fait pour vous

Ce module ouvre un projet SkySpark à un assistant conversationnel installé sur le poste de l'utilisateur, par le MCP (Model Context Protocol), la prise standard par laquelle un assistant se branche sur un logiciel métier. On écrit sa question en français, et l'assistant va la chercher dans le modèle du patrimoine — sites, équipements, points, historiques et règles d'analyse. Il rend ce que dit ce projet-là, avec ses tags et ses unités, pas une réponse de manuel ; il peut aussi créer et relier des enregistrements, en contrôlant les références avant d'écrire.

Ce que ça vous apporte
  • Interroger un modèle sans en écrire le langage.
  • Comprendre un modèle repris : l'assistant le décrit et signale ce qui manque.
  • Produire le modèle, pas seulement l'interroger : enregistrements, règles et vues.
  • Faire circuler la donnée entre projets et outils, sans script à maintenir.
  • Réunir l'analytique et le terrain : une même question traverse serveurs et stations.
Cas d’usage
  • Ingénierie de modèle : bâtir le modèle d'un site, puis ses règles et ses vues.
  • Reprise de patrimoine : décrire un projet inconnu et en sortir les manques.
  • Qualité de modèle : vérifier tags, références et couverture avant de livrer.
  • Suivi énergétique : interroger les historiques d'un parc et en tirer un état daté.
  • Diagnostic transverse : croiser une alarme d'exploitation et la donnée de terrain.
Plateforme

SkySpark 4.x, Python ≥ 3.10

Version

0.20.1

Prix

sur estimation

Sa famille

Conduire une installation en langage naturel

Voir la gammemcp-rdcopilot-niagara

Un agent se comprend en le voyant travailler

C'est la démonstration que nous faisons en direct.