由三维天地打造的Sunwaylink平台已全面支持MCP,重塑了AI与外部世界的交互模式,拓展了AI的应用场景,从智能助手到自动化流程,从数据分析到创意生成,让AI在复杂场景中展现出前所未有的灵活性和适应性,带来更优质、便捷的体验。

您是否遇到过这样的场景?

检测报告数据在LIMS系统里,想让AI分析却要手动复制粘贴成表格。

新出台的GB31658标准,要花3天培训检测员才能更新到流程里。

质谱仪的数据格式和AI模型“语言不通”,每次对接都要找工程师写代码。

在实验室检验检测领域,这些“数据孤岛”“知识滞后”“工具脱节”的问题,正在被一项新技术——MCP逐一破解。

一、MCP:AI的“万能接口”

MCP(Model Context Protocol),中文全称“模型上下文协议”,是一个开放协议,它标准化了应用程序向LLM 提供上下文的方式,旨在实现大语言模型与外部数据源和工具的集成,用来在大模型和数据源之间建立安全双向的连接。

设想一下,如果您拥有一台能够翻译100种语言的设备,然而不同的设备、系统以及文档却各自拥有独特的“方言”:

①设备:色谱仪输出CSV,显微镜存成TIFF,LIMS系统用SQL数据库。

②知识:药典标准每年内更新,行业案例存在PDF里,检测经验记在Excel表或者数据库中。

③工具:低代码平台,报表工具,数据库工具,excel表格,python算法。

MCP就如同为AI安装了一个“万能接口”,使其能够:

①听懂所有“数据方言”:不管是设备数据、检测报告,还是标准文档,都能实时“翻译”成AI能理解的格式。

②实时更新知识库:自动追踪最新法规(比如2025年刚发布的《国家药典2025》新方法),同步到AI模型里。

③指挥所有工具干活:让AI直接调用LIMS系统查历史数据,远程控制设备补测,自动生成符合CNAS要求的报告。

简而言之,MCP将AI从“孤岛式智能”转变为能够贯穿实验室全流程的“超级大脑”。它使得各种需求能够通过标准化接口与大型模型对接,实现“即插即用”。

二、MCP:直击实验室痛点,重塑检测流程

场景1:药品检测报告“自主生成”

以前:检测员要从LIMS导出数据→对照药典手动计算合格限→复制到Word调格式→翻译英文版本,过程麻烦易出错。

现在:MCP方式:

①数据贯通:直接连接LIMS系统和药典数据库,自动抓取检测数据和对应标准。

②智能计算:用内置算法按《中国药典2025》通则计算RSD、回收率等指标。

③工具协同:调用报告模板引擎,15分钟生成带公式、图表、中英文对照的合规报告。

场景2:食品农残检测“动态合规”

以前:当2025年欧盟新增吡虫啉残留限量标准时:传统方式:检测负责人要人工下载标准→培训检测员→修改仪器参数→更新报告模板。

现在:MCP方式:

①自动捕获新规:实时监控欧盟官网,标准发布当天同步到AI模型。

②智能适配流程:自动更新质谱仪的检测方法参数,生成新的加标回收方案。

③合规性自检:每批检测前自动校验是否符合最新标准,避免不合规报告流出。

场景3:特种设备“未病先知”

以前:电梯检测员以前靠经验判断钢丝绳磨损。

现在:MCP让AI学会“看门道”:

①多源数据融合:连接电梯传感器(振动、载荷数据)+历史故障案例库(PDF)+TSGT7001-2023标准。

②动态建模分析:每天用最新数据训练预测模型,提前3个月发现钢丝绳疲劳趋势。

③智能工单生成:自动给维保团队推送检修方案,附带GB/T31821标准依据。

三、SunwayLink:MCP的“即插即用”加速器

SunwayLink平台中的MCP核心组件包含Host、Client、Server,Host内置了 Client的应用程序,可以是APP、Agent、Web应用、桌面应用等形态,Client是大模型与Server之间的桥梁,Server负责处理来自Client的请求、调用各种资源、返回相应的结果或数据,MCP工作流程如下:

可通过可视化方式快速搭建AI应用,就像搭积木一样,在平台上拖一拖 “数据连接器”(连 LIMS)、“知识更新器”(连药典)、“工具调用模块”(连设备 API),快速搭出专属检测流程。

比如搭建 “食品标签合规检查” 流程:LIMS 数据→MCP自动解析→对照GB7718-2011→标记致敏物质缺失→生成整改建议→同步到OA系统。

四、MCP带来的价值

①降低数据协作成本

MCP通过标准化的协议和资源路径,极大地简化了不同系统之间的数据交互,将系统之间的复杂性抽象为统一的协议,让用户可以用自然语言与AI助手交流,由AI助手负责与数据或系统进行交互。

②提升模型复用灵活性

MCP为AI模型提供了统一的上下文框架,使模型能够适应不同的数据环境和业务场景,从而实现更智能的适配,在实际应用中,同一个AI助手可以通过MCP适配各类数据,而无需为每种数据源单独训练模型,这种灵活性不仅提高了模型的利用率,还减少了维护成本和实施时间。

责任编辑：kj005

文章投诉热线:157 3889 8464  投诉邮箱:7983347 16@qq.com