把充电器接给 AI
云端 MCP 让 Claude、Cursor、Codex 直接读写小电拼；OpenClaw 这类智能体可以经 MCP 调度 FluxAI®，设备本地的 Prometheus 与 JSON 指标负责留账。据我们所知，还没有第二款充电器这么做。
独一份
MCP（Model Context Protocol）是把外部 AI 工具接到真实系统的开放标准。小电拼的云端 MCP 服务器，让 Claude、Cursor、Codex 或 OpenClaw 这类智能体读取充电器实时状态、跑一次诊断，或者把意图落成充电策略。
自然语言控制
“C3 口现在多少瓦？”“为什么这根线只到 60W？”“把笔记本那口设成高性能。”——这些话现在可以直接说给 AI，它通过 MCP 读到端口电压电流、PD 协商、线材能力和历史曲线，再给出处理建议，或者替你把设置改好。
MCP 服务器把小电拼的能力整理成一组工具：读设备信息、读端口明细、读 PD 协商和线材信息、拉历史功率曲线，以及切换充电策略、温控模式、按口分配功率、开关端口。AI 调用哪一个，由你的意图决定。
从 SDC 到 AIDC，变化在于外部智能体能理解目标，再把目标翻译成端口优先级、温度模式和功率调度。OpenClaw 这样的智能体经 MCP 调用 Skill，并通过 Heartbeat 掌握设备存活和状态；真正执行分电的仍然是 FluxAI® 这台充电决策引擎。
它还内置了几条提示词（prompt），把常见任务一步打包：状态概览、带 PD 细节的完整状态、控制动作、记录一段充电过程、对比端口或前后变化、深度的设备与线材诊断。
AI 接入的价值在日常工作里出现：看状态、查端口、改策略，都发生在同一张桌面上。
MCP 能力面
设备信息、端口实时电压电流功率、充电状态、温控模式、PD 协商与线材、历史功率曲线。
切换充电策略、设置温控模式、按口分配功率、开关指定端口。
状态概览、完整状态、控制动作、充电记录、端口对比、设备与线材诊断。
支持 SSE 与 Streamable HTTP，适配 Claude Desktop、Cursor、Codex 等客户端。
客户端配置
{
"mcpServers": {
"cocan": {
"url": "https://<mcp-host>/<psn>/<token>/mcp"
}
}
}
本地指标
不必每个人都走云。小电拼的 IonBridge 固件自带一个本地 Web 服务：一个端点直接输出 Prometheus 格式指标，另一个输出 JSON。把 Prometheus 和 Grafana 指过去，端口功率、温度和分配曲线就在自己的机器上画出来，数据不出本地网络。
想要一张快照，JSON 端点一次请求就给当前端口、功率、温度和状态；想长期采集，Prometheus 端点已经是标准抓取格式。一台 NAS、树莓派或闲置旧电脑就能当采集端，配一块 Grafana 看板长期盯着这台充电器。
智能体做过什么，也能从这些数据里复盘。每一次分配、模式切换、端口开关和任务结果都能落进 MQTT Telemetry、本地 Prometheus 或 JSON；安全边界仍由芯片到云的信任链、硬件余量和 FluxAI® 的策略约束守住。
三种接入
把 Claude、Cursor、Codex 或 OpenClaw 指向云端 MCP，用自然语言读取、诊断和调度充电器。
设备本地输出标准 Prometheus 指标，Prometheus + Grafana 直接抓取，长期记录。
一次请求拿到当前端口、功率、温度和状态，方便脚本和看板使用。
MQTT、protobuf、数据手册都公开，AI、脚本和看板共享同一份真实数据，也共享同一条审计线索。
