OmniMES udostępnia teraz standardowy endpoint MCP (Model Context Protocol) — most, przez który dowolny asystent AI (Claude Desktop, ChatGPT, Cursor, Copilot) rozmawia bezpośrednio z Twoim systemem produkcji. Zamiast klikać po interfejsie albo pisać SQL, opisujesz w języku naturalnym, co chcesz osiągnąć, a asystent wykonuje to w OmniMES: buduje strukturę fabryki, konfiguruje sygnały, tworzy raporty i dashboardy, odczytuje bieżący stan produkcji. Poniżej pokazujemy, jak wygląda to w praktyce — na przykładzie zakładu mebli drewnianych WOODCRAFT, od zera do gotowego pulpitu.
Zastrzeżenie: Nazwa „WOODCRAFT" oraz opisany w artykule i wideo zakład są fikcyjne — użyte wyłącznie do demonstracji działania protokołu MCP w systemie OmniMES. Żadne wdrożenie w firmie o tej nazwie nie miało miejsca. Ewentualne podobieństwo do istniejących podmiotów jest przypadkowe.
Czym jest MCP i dlaczego zmienia zasady gry
MCP to otwarty standard, który pozwala modelom językowym korzystać z zewnętrznych narzędzi w ustrukturyzowany, przewidywalny sposób. OmniMES wystawia swoją logikę — maszyny, linie, statusy, pomiary, energię i Redash — jako zestaw takich narzędzi. Efekt: cała wiedza o Twoim systemie trafia do asystenta AI, a Ty sterujesz produkcją rozmową. To nie jest chatbot doklejony do aplikacji — to bezpośredni dostęp modelu do funkcji systemu, z zachowaniem twardej zasady: surowa telemetria maszyn jest tylko do odczytu.
Krok 1. Połączenie w mniej niż minutę
W OmniMES wchodzisz w Konfiguracja ogólna → zakładka MCP (AI). Masz dwie drogi:
- Wklej ręcznie — kopiujesz adres serwera MCP oraz token dostępu i wklejasz je w swoim asystencie AI.
- Gotowe rozszerzenie (rekomendowane) — pobierasz plik
.dxtz już wpisanym adresem i tokenem, po czym instalujesz go w Claude Desktop (Ustawienia → Extensions). Korzysta z wbudowanego Node.js — nie wymaga instalacji Pythona ani Node.
Od tej chwili asystent „widzi" Twój OmniMES i może działać na jego danych.
Krok 2. Budowa parku maszynowego z jednego opisu
Zamiast ręcznie dodawać park → linię → maszynę, klik po kliknięciu, wklejasz asystentowi strukturę zakładu:
Zakład Mebli Drewnianych WOODCRAFT
- Linia „Przyjęcie i Skład Surowca": Waga Surowca WS-01, Skaner Jakości Drewna SK-01
- Linia „Wykrawanie i Cięcie CNC": Wytrakarki CNC WC-01/02/03, Piła Taśmowa PT-01
- Linia „Obróbka CNC i Wiercenie": CNC Router CR-01/02, Wiertarka Wielowrzecionowa WW-01
- Linia „Montaż i Pakowanie": Linia Montażowa LM-01, Stacja Pakowania SP-01
Dopisujesz jedno zdanie: „Utwórz wszystkie maszyny sekwencyjnie, przypisując je do właściwych linii". Asystent tworzy park, cztery linie i jedenaście maszyn — w kolejności wymuszonej zależnościami (najpierw park, potem linie, na końcu maszyny) — a Ty widzisz je od razu w widoku Struktura.
Krok 3. Sygnały i statusy pracy
Analogicznie podłączasz sygnały pomiarowe i definiujesz stany pracy maszyn (praca / awaria / postój planowany / nieplanowany). Stany mogą wynikać wprost z pomiaru — np. „prąd silnika powyżej 12 A oznacza, że maszyna pracuje" — dzięki czemu OEE i raporty odzwierciedlają faktyczny stan bez doprowadzania dodatkowych sygnałów binarnych z PLC.
Konfigurację OmniEnergy uruchamiasz tak samo: „dodaj źródła pomiarów energii dla parku WOODCRAFT i odśwież punkty pomiarowe". Asystent tworzy źródła i jednym poleceniem generuje punkty pomiarowe, mapując je automatycznie na maszyny, które mają odpowiednie sygnały.
Krok 4. Dashboard jednym poleceniem
To najmocniejszy moment całego procesu. Jedno zdanie:
„Zbuduj dashboard „WOODCRAFT — Podgląd" z dostępnością maszyn, awaryjnością, strukturą przestojów, kosztem energii na sztukę i zużyciem mediów. Wykresy ułóż po dwa w wierszu."
Asystent pisze kilkanaście zapytań SQL bezpośrednio do bazy TimescaleDB, dobiera typy wykresów (słupkowe, kołowe, liniowe), tworzy wizualizacje w Redashu, układa je na dashboardzie i zwraca gotowy link. Wszystko z jednego polecenia — bez jednej linijki SQL napisanej przez Ciebie.
Co to znaczy w praktyce
- Wdrożenie liczone w minutach, nie w dniach. Struktura, sygnały i pierwszy pulpit powstają w czasie jednej rozmowy.
- Zero bariery interfejsu. Kierownik zmiany, technolog czy właściciel mniejszej firmy dostają to, o co proszą — własnymi słowami.
- Pełnoprawne obiekty. Wykresy to normalne wizualizacje Redasha: można je dalej edytować, kopiować, osadzać w iframe, podłączać pod alarmy.
- Dane pod kontrolą. Model dobierasz świadomie: komercyjny (Claude, GPT, Gemini) — gdy zależy na jakości; darmowy przez OpenRouter (Llama, Qwen, DeepSeek) — gdy zależy na kosztach; lokalny (Ollama, LM Studio) — gdy dane muszą zostać w sieci fabryki.
Dla kogo
- Właściciele i kadra MŚP — pełny system MES sterowany rozmową, bez potrzeby zatrudniania integratora do każdej zmiany konfiguracji.
- Kierownicy produkcji — analizy i raporty ad-hoc na żądanie, bez czekania na dział IT.
- Integratorzy — błyskawiczna konfiguracja wdrożeń u klientów: struktura, sygnały i pulpity w kilka minut.
Podsumowanie
MCP zamienia OmniMES w system, którym sterujesz językiem naturalnym z dowolnego asystenta AI. Cała logika produkcyjna jest dostępna dla modelu przez otwarty protokół, przy zachowaniu zasady „telemetria tylko do odczytu". Zobacz, jak to działa, na nagraniu powyżej, a listę wszystkich zmian znajdziesz w historii zmian.