Connettore MCP di Optimo IoT collega Claude, ChatGPT e Mistral ai tuoi dati IoT e AIMS
Claude
ChatGPT
Mistral
Grazie al connettore MCP sviluppato da Optimo IoT è ora possibile integrare ed analizzare i dati IoT raccolti sul campo tramite il gateway AL300 e inseriti dagli operatori tramite la piattaforma AIMS direttamente da un assistente AI come Claude, Chatgpt e Mistral.
Connettore MCP: Abilita IoT e AIMS sulla tua AI
Il connettore MCP unifica in tempo reale due mondi che fino ad ora restavano separati separati: le misure IoT raccolte sul campo dai gateway AL300 e le informazioni registrate dagli utenti nel sistema AIMS come interventi di manutenzione, ispezioni, note operative e documenti.
Una volta collegato il tuo assistente AI tramite il connettore MCP di Optimo IoT, entrambe le fonti diventano interrogabili insieme, nella stessa conversazione dando la possibilità all’utente di analizzare i dati sfruttando la velocità e la capacità di analisi dei sistemi di intelligenza artificiale
Attiva il connettore MCP in 4 semplici Steps
1.
Autorizzi l’accesso
Colleghi il tuo assistente AI Claude, ChatGPT o Mistral alla piattaforma Optimo IoT autorizzando l’accesso tramite l’autenticazione su cloud.optimoiot.it. Installation guide
2.
AI legge asset e variabili
L’assistente ottiene la struttura degli impianti (asset tree), l’elenco delle variabili monitorate e i relativi metadati: unità di misura, configurazione, posizione nell’impianto. Tutta la struttura di monitoraggio è ora visibile per l’AI
3.
AI consulta dati storici IoT e AIMS
Da questo momento diventano interrogabili per l’AI sia i dati timeseries IoT raccolti dal gateway AL300, grezzi e aggregati, sia i log operativi registrati in AIMS: manutenzioni, ispezioni, note.
4.
Esegui l’analisi
Applica le tue capacità di prompt AI per analizzare in modo automatico i dati raccolti da Optimo IoT in tempo reale tramite il tuo assistente AI. Tu ti occupi del prompt e il tuo assistente AI penserà a tutto il resto: calcola, correla e restituisce trend, scostamenti, calcoli energetici o report di analisi periodici, sempre in sola lettura sui dati della piattaforma.
Cosa espone il connettore MCP di Optimo IoT
Il connettore MCP di Optimo IoT espone otto strumenti di analisi, tutti in sola lettura. L’assistente AI li usa per esplorare la struttura degli impianti, leggere i valori delle variabili (correnti, storici o aggregati) e consultare gli interventi registrati in AIMS.
Nessuno strumento consente di scrivere, modificare o cancellare dati o configurazioni.
| Strumento | Cosa fa |
|---|---|
get_asset_tree | Legge la gerarchia degli asset: aziende, impianti, macchine, punti di misura, PLC. |
list_variables | Elenca le variabili con unità di misura, decimali, minimo, massimo, tipo e metadati. Filtrabile per gruppo o per ricerca testuale. |
get_variable_latest_value | Legge l'ultimo valore registrato di una variabile. |
get_variable_raw_value_history | Legge lo storico grezzo di una variabile su un intervallo di tempo. |
get_variables_raw_value_history | Legge lo storico grezzo di più variabili in una sola richiesta. |
get_variable_aggregated_history | Legge lo storico aggregato di una variabile, con intervallo e funzione configurabili. |
get_variables_aggregated_history | Legge lo storico aggregato di più variabili in una sola richiesta. |
get_asset_log | Legge i log di manutenzione registrati in AIMS per un asset e i suoi discendenti. |
Endpoint e autorizzazione
L’endpoint del connettore MCP di Optimo IoT è https://mcp.cloud.optimoiot.it/mcp.
La connessione richiede l’autorizzazione esplicita dell’utente tramite login su cloud.optimoiot.it: l’assistente AI eredita esattamente i permessi di quell’utente e accede unicamente agli asset a lui visibili.
Esempi di applicazioni tipiche
Il connettore MCP di Optimo IoT consente di effettuare analisi che, senza di esso, richiederebbero esportazioni manuali e fogli di calcolo complessi: trend di lungo periodo, analisi degli scostamenti, calcoli energetici, report combinati su più asset e analisi ricorrenti pianificate oppure analisi che mettono in correlazione elementi eterogenei anche esterni all’ambiente di Optimo IoT (ad esempio dati meteo, andamento costi dell’energia, materie prima)
Analisi dei trend di lungo periodo
Chiedi all’AI di leggere mesi o anni di storico delle variabili IoT e di individuare tendenze, stagionalità e derive nei consumi o nelle prestazioni, senza dover esportare manualmente i dati da AL300.
Analisi degli scostamenti
Confronta valori attesi e valori reali su consumi, produzione o parametri di processo, ed evidenzia le anomalie più rilevanti da approfondire con il proprio team tecnico.
Metti in correlazione i dati rilevati da Optimo IoT con altri dati eterogenei esterni come i dati meteo, il costo dell’energia o i tabulati di produzione.
Calcoli energetici
Fai eseguire all’AI calcoli su consumi, rendimenti ed efficienza energetica a partire dai dati storici e correnti della piattaforma, utili per audit e diagnosi energetiche.
Esempio: carica nel tuo assistente AI la diagnosi energetica del sito produttivo e lascia che sia AI a suddividere le utenze monitorate da AL300 tra i vari SEU (Usi Energetici Significativi) e calcolare le percentuali di monitoraggio previste dalle linee guida ENEA
Creazione di report avanzati
Genera report su misura: testuali, tabellari o grafici. Combinando dati di più asset, più periodi e i log AIMS in un unico documento pronto da condividere.
Esempio: chiedi direttamente alla tua AI di verificare lo stato di avanzamento delle ultime manutenzioni sul registro digitale AIMS e individuare le attività più critiche da eseguire con priorità
Analisi pianificate a intervalli regolari
Imposta analisi ricorrenti (settimanali, mensili) che l’AI esegue in autonomia, mantenendo sotto controllo impianti e KPI nel tempo, senza doverle rieseguire manualmente.
Esempio: configura sulla tua AI delle attività pianificate per l’analisi dei tabulati di produzione e il calcolo automatico dei KPI per sito produttivo a partire dai dati di ogni singolo sito produttivi monitorato tramite il gateway AL300
Esempi di domande al connettore MCP
Queste sono solo alcune delle domande che un assistente AI collegato al connettore MCP di Optimo IoT può risolvere in autonomia, senza esportazioni manuali dalla piattaforma facendoti risparmiare tempo e consentendoti di concentrarti solo sulle attività di analisi di alto livello maggiore valore aggiunto
Confronta il consumo elettrico del compressore 2 nell’ultimo trimestre con lo stesso periodo dell’anno scorso e dimmi se lo scostamento è coerente con le manutenzioni registrate in AIMS
Calcola il rendimento medio mensile della centrale termica negli ultimi 24 mesi e segnalami i mesi fuori tendenza
Elenca tutte le variabili dell’impianto fotovoltaico con la loro unità di misura e dimmi quali non registrano dati da più di sette giorni
Quante ore di allarme attivo ha accumulato la linea 3 a settembre? Incrocia il dato con gli interventi di manutenzione dello stesso periodo
Calcola il rendimento medio mensile della centrale termica negli ultimi 24 mesi e segnalami i mesi fuori tendenza
Prepara un report mensile dei consumi per ciascuno dei tre stabilimenti, con tabella riepilogativa e variazione percentuale sul mese precedente
Verifica se il programma di manutenzione preventiva dei quadri elettrici è stato eseguito nei tempi previsti nell’ultimo anno
A chi si rivolge il connettore MCP
Il connettore MCP di Optimo IoT è pensato per chi lavora sui dati di impianto senza essere un analista: ogni ruolo in azienda può interrogare la piattaforma con il proprio linguaggio e i propri obiettivi, senza passare da report intermedi.
Responsabili di produzione
Il consumo specifico della linea è peggiorato del 6% questo mese: dipende dal mix di produzione o da una macchina?
L’assistente incrocia i contatori di energia con gli stati macchina e con gli interventi registrati, e restringe il campo prima che tu apra un foglio di calcolo.
Consulenti energetici
Mi serve il consumo mensile normalizzato degli ultimi tre anni per la diagnosi ex D.Lgs. 102/2014
Storico aggregato al mese su tutte le utenze in una sola richiesta, con unità di misura e decimali già corretti perché letti dai metadati delle variabili
Progettisti impiantistici
Qual è il carico reale al quarto d’ora del gruppo frigorifero sul circuito di raffreddamento forni?
Percentili e massimi su un anno di dati misurati, per dimensionare su come l’impianto funziona davvero anziché su ipotesi di progetto
Gestori di impianti
Ogni lunedì alle 9.00 voglio lo stato dei miei 14 impianti in gestione
Un’unica richiesta ricorrente che l’assistente esegue in autonomia: get_asset_tree per scorrere la gerarchia, poi allarmi e consumi della settimana per ciascun sito
Energy manager
Ogni venerdì alle 16:00 voglio i KPI di produzione delle nostre 2 unità produttive
Un’unica richiesta ricorrente che l’assistente esegue in autonomia: get_asset_tree per scorrere la gerarchia, poi allarmi e consumi della settimana per ciascun sito
Responsabili sicurezza
Le verifiche sui quadri elettrici sono state effettuate nei tempi previsti o ci sono ritardi?
Il registro AIMS diventa interrogabile per date ed esiti, con la tracciabilità che serve in caso di controllo o di sinistro
Cosa è un MCP?
MCP (Model Context Protocol) è lo standard aperto che rende possibile tutto questo: permette agli assistenti AI di collegarsi in modo sicuro a fonti di dati esterne, invece di limitarsi a ciò che sanno già.
In pratica è un ponte: quando lo attivi in Claude, ChatGPT o Mistral, l’assistente interroga direttamente i dati reali di Optimo IoT — anziché ipotizzarli o richiederti di copiarli manualmente — e li usa nelle sue risposte, nei suoi calcoli e nei suoi report.
Sicurezza al primo posto
Il connettore MCP di Optimo IoT non espone dati senza autorizzazione. La connessione va autorizzata dall’utente tramite login sulla piattaforma, l’assistente AI eredita i permessi di quell’utente e l’accesso è limitato alla sola lettura: nessuna scrittura, modifica o cancellazione è possibile attraverso questa integrazione.
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Installazione connettore MCP
Attiva il connettore MCP sulla tua piattaforma Optimo IoT e inizia a interrogare i tuoi dati con Claude, ChatGPT o Mistral.
Glossario
MCP (Model Context Protocol)
- Standard aperto che permette a un assistente AI di collegarsi in modo sicuro a fonti di dati esterne, come la piattaforma Optimo IoT.
AL300
- Gateway hardware Optimo IoT che acquisisce sul campo i dati fisici degli impianti (sensori, macchinari, quadri).
AIMS
- Sistema Optimo IoT che registra i dati “umani”: interventi di manutenzione, ispezioni e note operative.
Endpoint del connettore
- https://mcp.cloud.optimoiot.it/mcp è l’indirizzo a cui collegare l’assistente AI, previa autorizzazione su cloud.optimoiot.it.
FAQs
Che cos'è il connettore MCP di Optimo IoT?
È un server basato sul Model Context Protocol (MCP) che dà agli assistenti AI commerciali (Claude, ChatGPT, Mistral) accesso in tempo reale e in sola lettura ai dati della piattaforma Optimo IoT: asset, variabili, storici e log AIMS.
Quali dati integra il connettore: solo dati IoT o anche AIMS?
Entrambi. Il connettore unisce i dati fisici acquisiti sul campo tramite i gateway AL300 e i dati umani registrati nel sistema AIMS (manutenzioni, ispezioni, note operative), rendendoli disponibili insieme all’assistente AI.
Quali strumenti AI sono supportati dal connettore MCP di Optimo IoT?
Claude (Claude.ai, Claude Desktop e Claude Code), ChatGPT tramite i connettori personalizzati e Mistral tramite la piattaforma Vibe.
Il connettore può modificare i dati o la configurazione della piattaforma Optimo IoT?
No. Il connettore MCP fornisce esclusivamente accesso in lettura: nessun assistente AI può scrivere, modificare o cancellare dati o configurazioni tramite questa integrazione.
A chi è utile il connettore MCP di Optimo IoT?
A responsabili di impianto e di produzione, consulenti energetici, progettisti impiantistici, gestori di impianti, energy manager, management e responsabili manutenzione, per analisi su consumi, KPI, manutenzione predittiva e verifica dei programmi di sicurezza.
Come si attiva il connettore MCP di Optimo IoT?
Si autorizza l’accesso dal proprio account Optimo IoT tramite l’autenticazione su cloud.optimoiot.it e si collega l’endpoint del connettore (https://mcp.cloud.optimoiot.it/mcp) al proprio assistente AI; da quel momento l’assistente può interrogare i dati della piattaforma nella conversazione.
Quali strumenti espone il connettore MCP di Optimo IoT?
Otto strumenti, tutti in sola lettura: get_asset_tree per la gerarchia degli asset, list_variables per l’elenco delle variabili e dei loro metadati, get_variable_latest_value per l’ultimo valore registrato, get_variable_raw_value_history e get_variables_raw_value_history per lo storico grezzo di una o più variabili, get_variable_aggregated_history e get_variables_aggregated_history per lo storico aggregato di una o più variabili, e get_asset_log per i log di manutenzione AIMS di un asset e dei suoi discendenti.
Con quale granularità si possono aggregare i dati storici?
Gli intervalli disponibili sono quarto d’ora, ora, otto ore, giorno, settimana, mese, anno e intera vita del dato. Le funzioni di aggregazione comprendono media, somma, conteggio, massimo, minimo, percentili, integrale LOCF, tempo di allarme attivo, incremento positivo per i contatori di energia, medie pesate LOCF e conteggio dei fronti e delle attivazioni di allarme. Se non specificato, il fuso orario usato è Europe/Rome.
L'assistente AI può vedere tutti i dati dell'azienda?
No. La connessione richiede l’autorizzazione esplicita dell’utente tramite login sulla piattaforma Optimo IoT, e l’assistente accede unicamente agli asset e alle variabili visibili a quell’utente. Nessun dato viene condiviso senza consenso.
Qual è l'endpoint del connettore MCP di Optimo IoT?
L’indirizzo da configurare nell’assistente AI è https://mcp.cloud.optimoiot.it/mcp, previa autorizzazione su cloud.optimoiot.it. Le istruzioni complete di installazione sono su docs.optimoiot.it.
Serve un gateway AL300 per usare il connettore MCP?
Sì ma solo per i dati IoT: Il connettore MCP di Optimo IoT interroga i dati già presenti sulla piattaforma, che vengono acquisiti sul campo dai gateway AL300: è quindi necessario avere almeno un gateway AL300 installato e collegato alla piattaforma perché l’assistente AI abbia dati da leggere.
Optimo IoT s.r.l.
via Francesco Restelli, 3
20124 Milano (MI) Italy
P.IVA 03834900130