coldchain-mcp 0.1.0

MCP server for cold-chain sensor data analysis: threshold breaches, anomalies, journey segmentation. All processing local.

Cold-Chain MCP Server

Analiza danych z czujników łańcucha chłodniczego dla agentów AI. Podłącz swój logger temperatury/wilgotności do Claude, Cursora czy dowolnego klienta MCP i pytaj naturalnym językiem: "czy ten przejazd naruszył łańcuch chłodniczy?", "znajdź anomalie w tym logu", "rozdziel plik na osobne przejazdy".

🔒 Prywatność: cała analiza dzieje się lokalnie. Twoje dane NIE opuszczają maszyny. Żadnych zewnętrznych API, żadnej chmury. Idealne dla środowisk compliance.

Dlaczego to narzędzie

Model językowy słabo liczy odchylenia statystyczne i naruszenia progów na tysiącach punktów pomiarowych — myli chwilowe artefakty czujnika z realnymi naruszeniami, gubi się w timestampach. Ten serwer daje agentowi deterministyczne, powtarzalne narzędzia, które robią tę robotę poprawnie za każdym razem.

Narzędzia

Narzędzie	Co robi
summary_stats	Statystyki podsumowujące: min/max/średnia/mediana/odchylenie, zakres i czas trwania.
detect_threshold_breaches	Wykrywa naruszenia progów (np. 2–8°C) z minimalnym czasem trwania i histerezą — odróżnia realne naruszenie od chwilowego skoku.
detect_anomalies	Wykrywa punkty odstające (z-score globalny lub odchylenie od średniej kroczącej).
segment_journey	Dzieli ciągły log na osobne przejazdy na podstawie przerw czasowych (START/STOP).

Kluczowa różnica: naruszenie ≠ anomalia

Krótki skok czujnika do 40°C na jedną próbkę to anomalia (błąd sensora), nie naruszenie łańcucha. Otwarte drzwi podnoszące temperaturę do 12°C przez 20 minut to naruszenie, nawet jeśli każda pojedyncza wartość jest "prawdopodobna". To narzędzie rozróżnia oba przypadki — dokładnie to, czego wymaga audyt compliance.

Instalacja

git clone https://github.com/matuzale/coldchain-mcp
cd coldchain-mcp
pip install "mcp[cli]"

Podłączenie do Claude Desktop

Dodaj do claude_desktop_config.json (patrz claude_desktop_config.example.json):

{
  "mcpServers": {
    "cold-chain": {
      "command": "python3",
      "args": ["/absolutna/sciezka/do/coldchain-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Zrestartuj Claude Desktop. Narzędzia pojawią się automatycznie.

Format danych

CSV z nagłówkiem lub JSON. Nazwy kolumn są konfigurowalne (parametry ts_field, value_field), a parser rozpoznaje popularne aliasy (temp, temperature, time, czas, wartosc).

timestamp,value
2026-07-20T08:00:00,5.1
2026-07-20T08:05:00,4.9

Przykład użycia (w rozmowie z agentem)

"Załaduj sample_data.csv i sprawdź, czy przejazd naruszył zakres 2–8°C. Naruszenie liczy się dopiero po 10 minutach."

Agent wywoła detect_threshold_breaches(min_temp=2, max_temp=8, min_duration_minutes=10) i zwróci ustrukturyzowany raport.

Roadmapa

• Eksport raportów PDF (płatny tier)
• MKT (Mean Kinetic Temperature) — standard farmaceutyczny
• Wilgotność + korelacja temperatura/wilgotność
• Detektory dla wielu stref w jednym transporcie

Licencja

MIT