ARCHITECTURE
MCP Tool 如何接入通用 Agent?
MCP(Model Context Protocol)是 AI 领域的开放协议标准,启航把 ERP 业务能力封装为一个个 Tool,任何支持 MCP 协议的通用 AI Agent 都可以直接调用——无需定制开发,接入即用。
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🤖 AI Agent 层

自有 Agent(销售分析/库存预警/客服,Spring AI Graph 编排)+ 通用 Agent(Claude、DeepSeek、豆包、Kimi、Manus、LangChain、CrewAI、Dify、Cursor 等),通过 MCP 协议统一接入。

2

🧰 MCP 服务层

约 35 个 @Tool 工具(端口 7011,SSE 协议),每个 Tool 对应一个业务操作,通过 Feign 内部调用 OpenAPI,AI 与业务彻底解耦。

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🔌 OpenAPI 层

统一接口层(端口 7010),AppKey+AppSecret+签名 / Bearer Token / IP 白名单三重认证,MCP 与外部系统统一从这里取数。

用户提问"本月业绩怎么样?"
AI Agent意图识别 · Graph 编排
MCP Tool自动选择并调用
OpenAPI签名认证取数
ERP 微服务订单/结算/库存
AI 生成图表化报告输出

开放标准,接入即用

MCP 是 AI 领域事实标准协议。Claude、DeepSeek、豆包、Kimi、Manus、Cursor 等主流通用 Agent 原生支持 MCP,配置一个服务地址即可对话式操作 ERP。

生态兼容,三方 Agent

LangChain、CrewAI、Dify 等第三方 Agent 框架同样通过 MCP 对接,可用飞书/钉钉/企业微信等渠道打造团队专属 AI 助手。

安全可控,数据不出域

调用链路全程签名认证 + 审计日志;支持私有化部署与企业本地大模型,业务数据不出企业边界。

TOOLS
有哪些 Tool 可以用?
按 V6.0 规划共约 35 个 @Tool 工具,覆盖六大业务分类,以下为规划清单(当前版本尚未实现,随 V6.0 逐步上线)。

订单类

查询与创建订单,支持取消与发货联动。

  • getRecentOrders 最近订单列表
  • getOrderDetail 订单详情
  • createOrder 创建订单
  • cancelOrder 取消订单

库存类

库存查询、预警监控与库存调整。

  • getInventoryList 库存查询
  • getInventoryWarning 库存预警
  • updateInventory 库存调整

采购类

采购订单查询与创建,供应链协同。

  • getPurchaseList 采购订单查询
  • createPurchaseOrder 创建采购单

财务类

结算与资金流水查询,经营账目一目了然。

  • getFinanceSettlement 订单结算查询
  • getFinanceFlow 资金流水查询

店铺类

店铺列表与店铺维度订单查询。

  • getShopList 店铺列表
  • getShopOrders 店铺订单查询

AI 分析类

对话式数据分析与知识库问答。

  • aiSalesAnalysis AI 销售分析
  • aiInventoryAnalysis AI 库存优化
  • aiCustomerAnalysis AI 客户洞察
  • aiChat 智能问答
  • aiRagQuery 知识库检索
SCENARIOS
能做什么?
Tool 组合起来,就是一套"会说话"的 ERP 经营助手。

综合查业绩

问一句"这个月各店铺业绩怎么样?",AI 自动调用订单、结算、店铺 Tool 聚合数据,生成带趋势、排行、异常预警的完整业绩报告。

智能决策辅助

"哪些商品快断货了?" 库存预警 + AI 分析联动:自动识别滞销品、给出智能补货建议与备货数量,库存周转率目标提升 20% 以上。

智能客服

RAG 知识库驱动的客服 Agent:操作手册、常见问题自动解答,支持多 Agent 协同,客服问题自动化率目标 60% 以上。

对话式开单

"给王老板开一单,10 件 A 商品,发到杭州"——AI 识别意图自动创建订单、校验库存、提交发货,全程自然语言完成。

客户洞察

"帮我分析高价值客户"——AI 客户画像、消费分群、购买行为预测,识别高价值客户与流失风险,指导精准营销。

运营效率洞察

"最近发货为什么变慢了?" AI 分析订单-物流全链路,识别流程瓶颈、给出优化建议,运营效率提升有据可依。

ROADMAP
V6.0 AI 建设路线图
三层 AI 架构(OpenAPI → MCP → AI Agent)分三阶段推进。
  1. 第一阶段 · MCP + OpenAPI 建设(当前 → V6.0 正式版)

    补齐库存/采购/财务/店铺等业务 API;对照 OpenAPI 完善全部约 35 个 MCP Tool;签名认证体系与单元测试全覆盖。

  2. 第二阶段 · 自有 AI Agent(V6.0 发布后)

    销售分析 Agent、库存预警 Agent、RAG 智能客服 Agent 上线;基于 Spring AI Graph 构建多 Agent 协同编排引擎。

  3. 第三阶段 · 生态开放

    MCP 协议标准化,兼容 LangChain / CrewAI / Dify 等第三方 Agent;智能推荐、私有化部署与企业本地大模型支持。

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