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Insight Stack是一个集成了MCP网关、异常检测后端、MySQL数据库和OPC UA模拟器的轻量级工业监控与智能分析平台,通过本地LLM提供数据查询和异常解释功能。

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README

🚀 Insight Stack

Insight Stack 是一个统一的轻量级堆栈,主要用于以下方面:

  • MCP 网关(基于 FastAPI):提供基于数据库的工具,同时在进程中集成本地大语言模型(通过 llama-cpp-python 调用 llama.cpp)。
  • Insight 后端(基于 FastAPI):提供异常评分(采用 LSTM - AE 算法),并通过 MCP 工具为操作员提供解释。
  • MySQL:用于存储传感器模式(为大语言模型用户提供只读权限)。
  • OPC UA 模拟器(可选):用于生成流式数据。

🚀 快速开始

1. 前提检查

确保你已经安装了 Docker 和 Docker Compose。

⚠️ 重要提示

Windows 用户:如果你无法运行 .ps1 脚本,可能需要设置执行策略。在 PowerShell 中运行以下命令:

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

配置: 复制示例环境文件:

cp .env.example .env

若要启用 GPU 支持,请参考 GPU 前提条件 指南。

2. 引导数据与模型

选项 A:智能脚本(推荐) 自动生成数据、训练模型(若有可用 GPU 则自动检测),并避免孤立容器警告。

Linux/Mac/Git Bash:

./bootstrap.sh

Windows PowerShell:

./bootstrap.ps1

选项 B:手动使用 Docker Compose 如果你更喜欢显式定义标志,可以手动运行。

docker compose -f compose.bootstrap.yml up --build

对于 GPU 训练:

docker compose -f compose.bootstrap.yml -f compose.bootstrap.gpu.yml up --build

3. 启动堆栈

选项 A:智能脚本(推荐) 自动检测 GPU 并包含模拟器。

Linux/Mac:

./start.sh

Windows:

./start.ps1

选项 B:手动使用 Docker Compose

docker compose -f compose.yml -f compose.sim.yml up -d --build

对于 GPU 推理支持:

docker compose -f compose.yml -f compose.gpu.yml -f compose.sim.yml up -d --build

✨ 主要特性

  • 提供统一的轻量级架构,集成了 MCP 网关、Insight 后端、MySQL 数据库和可选的 OPC UA 模拟器。
  • 利用 FastAPI 构建后端服务,实现高效的 API 接口。
  • 采用 LSTM - AE 算法进行异常评分,并通过 MCP 工具为操作员提供解释。
  • 支持本地大语言模型(llama.cpp),可在进程中进行推理。
  • 提供智能脚本和手动 Docker Compose 两种方式进行数据引导、模型训练和堆栈启动。

📦 安装指南

本地开发

若要在本地(不使用 Docker)运行组件进行开发,请按以下步骤操作:

  1. Python 环境: 建议使用虚拟环境。
python -m venv .venv
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# Linux/Mac:
source .venv/bin/activate
  1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 或者安装子模块的特定依赖
pip install -r mcp-server/requirements.txt
pip install -r insight-backend/requirements.txt

💻 使用示例

验证大语言模型工具使用

你可以使用 curl 验证 MCP 服务器工具:

  • 列出工具
curl -s -X POST http://localhost:8090/mcp \
  -H 'Content-Type: application/json' -H 'MCP-Protocol-Version: 2025-06-18' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":"list-1","method":"tools/list"}'

📚 详细文档

系统架构

graph TD
    Sim["Simulator<br/>(OPC UA)"] -->|Stream Data| Backend[Insight Backend]
    Backend -->|Store Metrics| DB[(MySQL)]
    Backend -->|Request Context| MCP[MCP Server]
    MCP -->|Query| DB
    MCP -->|Inference| LLM["LLM<br/>(llama.cpp)"]
    HMI[WebIQ HMI] -->|Visualize| Backend
    HMI -->|Ask Questions| MCP

模块

本仓库分为以下模块,每个模块都有自己的文档:

参考与指南

开发工具与验证

性能配置文件

MCP 服务器使用统一的性能配置文件系统(cpu_onlygpu_accel)进行 llama.cpp 推理。系统会自动检测可用硬件。

详细的配置选项请参考 MCP 服务器文档

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端