原本只是想体验一下 MCP ，结果越折腾越觉得，这东西和工业现场还挺搭

做工业项目这么多年，感觉最耗时间的从来不是写代码。

而是翻协议文档、整理寄存器、配点位、抓报文、调设备。

很多事情每个项目都要重新来一遍，而且不少都是重复劳动。

所以最近一直在想，如果 AI 真有价值，那它是不是应该直接接触现场设备，而不是只负责聊天。于是就把 MCP 接到了 EdgeX 。

现在支持 MCP 的客户端（ Claude 、Cursor; 各种 AI Studio 等），已经可以直接连接 EdgeX ，调用网关能力。

目前已经实现 MCP 的能力：

• 自动创建采集全流程
• 边缘计算规则策略部署和调试
• AI 诊断和巡检
• AI 辅助设备接入测试

另外，之前做的一些 AI 协同能力也逐步整合进来了：

• 协议文档解析
• Excel 点表识别
• 寄存器整理
• 采集配置生成
• 通信报文分析
• 设备接入辅助

我现在越来越觉得，AI 在工业现场最有价值的地方，不是聊天，而是帮现场实施的人少做重复工作。

比如上传一份厂家协议文档，或者抓一段通信报文，AI 就能帮助整理点表、生成配置，再通过 MCP 直接读取设备验证结果。

这样接一个新设备，可能就不用再从零开始折腾了。

MCP 接入文档：

https://anviod.github.io/edgex/guide/mcp-access-guide

AI 协同组件说明：

https://github.com/anviod/edgex/blob/dev/docs/TODO/AI%E5%8D%8F%E5%90%8C%E7%BB%84%E4%BB%B6%E8%A7%84%E5%88%92.md

官网：

https://anviod.github.io/edgex/

如果大家也是做 PLC 、工业自动化、IoT 或边缘计算的，欢迎交流，也想听听大家对 AI + 工业现场这件事怎么看。