三维天地SunwayLink AI平台全面支持MCP，重塑实验室智能检测

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。