ev-diagnosis-mcp

ev-diagnosis-mcp

Servicio MCP para diagnóstico de reparación de vehículos de nueva energía. Proporciona a los clientes de IA lo que los modelos generales no tienen: experiencia práctica en reparación de vehículos de nueva energía en chino, la cadena completa desde códigos de falla hasta causas y presupuestos, y asociaciones de alta incidencia por modelo de vehículo.

Cero dependencias de terceros, datos 100 % locales, sin conexión a internet, sin llamadas a modelos, sin transmisión de datos.

English: README_EN.md

Vea ejemplos reales de salida en línea (sin instalación): https://ev-intake.app.workbuddy.host/demo.html

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Qué resuelve

Cuando un modelo general responde "la autonomía del BYD Han EV baja rápido en invierno", ofrece una lista de posibles causas de manual. Lo que realmente vale es este tipo de conocimiento:

Tras lluvias o vadeo, la incidencia de fallas de aislamiento es alta; la mayoría se debe a agua en los conectores, no a la batería en sí. Priorice revisar el arnés y las interfaces. Las fallas de aislamiento en Tesla suelen deberse a golpes en la parte inferior o entrada de agua en el puerto de carga; la medición por segmentos con megóhmetro es la clave.

Este tipo de juicios no está en el corpus general; proviene del taller de reparación. Este servicio convierte 190 de estas experiencias en datos consultables, además de 896 definiciones estándar de códigos de falla, 146 entradas de reparación en chino y 44 mapeos de problemas comunes por modelo.

Instalación

npx -y ev-diagnosis-mcp      # 直接用（已发布后）
node server.mjs              # 本地源码

Configuración del cliente:

{
  "mcpServers": {
    "ev-diagnosis": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ev-diagnosis-mcp"]
    }
  }
}

Vea el ejemplo completo en mcp-config.example.json. Compatible con el protocolo MCP 2024-11-05 / 2025-03-26 / 2025-06-18.

Herramientas (7)

Herramienta	Qué hace	Datos
diagnose_full	Ingrese modelo + síntoma + código de falla, obtenga directamente la conclusión: ranking de probabilidad de causas, orden de inspección (primero lo que no cuesta, luego lo que cuesta), rangos de presupuesto, asociaciones de alta incidencia por modelo, explicación en lenguaje sencillo para el propietario	Integral
lookup_fault_code	Consulta de códigos de falla: exacto / prefijo / palabra clave en chino. Devuelve causas, pasos de diagnóstico, soluciones, horas de mano de obra, presupuesto, repuestos y advertencias	146 entradas
lookup_dtc	Definiciones estándar de códigos de falla: texto original en inglés + comparación terminológica en chino + fabricante, e indica si la biblioteca tiene entradas de reparación en chino	896 entradas
search_experience	Búsqueda de experiencia práctica de maestros, por palabra clave, sin limitarse a códigos de falla	190 entradas
list_model_issues	Problemas comunes por modelo: asociación modelo × código de falla	44 entradas
symptom_to_codes	Búsqueda inversa de códigos de falla a partir del síntoma	40 entradas
kb_stats	Escala de datos, fuente y nivel de autenticidad de cada conjunto de datos	—

También se incluyen resources (kb://datasets, kb://provenance, kb://fault-codes, kb://dtc-index, kb://experience) y 2 prompts (diagnose_intake, owner_explain).

Cómo se ve la salida

Salida real de diagnose_full({"brand":"特斯拉","model":"Model 3","symptom":"涉水后无法上电，仪表报高压系统故障","extra":"昨晚暴雨，涉水深度约20cm"}) (extracto):

## 可能原因（按概率排序，启发式估计，非统计值）
1. 高压线束破损对地 — 约 21%
2. 涉水导致连接器进水 — 约 18%
3. 电池包内部绝缘下降 — 约 15%

## 检查与处理顺序（先不花钱的，后花钱的）
1. [排查·几乎不花钱] 用绝缘检测仪测整包正/负对地绝缘阻值(标准>500Ω/V)
2. [排查·几乎不花钱] 分段断开高压部件(电池、MCU、OBC、压缩机)分别测量定位漏点
...
6. [维修·换密封件 500-2000 元] 断开维修开关MSD并验电

## 报价分档
- 换密封件：500 - 2000 元
- 换 OBC：3000 - 8000 元
- 换壳体/拆包：8000 - 20000 元

## 老师傅经验
- P0AA6：雨季/涉水后绝缘故障高发，多数源于连接器进水而非电池本体，优先查线束与接口。
- P0AA6：特斯拉绝缘故障多为底部磕碰或充电口进水，分段兆欧表测量是王道。

## 可以直接发给车主的一段话
您这车出现「涉水后无法上电，仪表报高压系统故障」，最常见的原因是高压线束破损对地，
大概 21% 的可能性（经验排序，不是统计值）。处理上会先用绝缘检测仪测整包正/负对地绝缘阻值，
这一步基本不花钱；确认不了再往下查。费用大概 500 到 20000 元，具体看坏在哪一档，修之前会跟您确认。
高压部分要断电验电后再动，我们自己不会带电操作。

Fuente de datos y autenticidad

Esto debe quedar claro; de lo contrario, no se puede juzgar cuánta confianza merecen las conclusiones. Consulte kb_stats en cualquier momento:

Conjunto de datos	Cantidad	Fuente	Nivel
Definiciones estándar de códigos de falla	896	ModelScope Never84/Vehicle_DTC_Diagnostic_Trouble_Code_Definitions, Apache 2.0	A
Modelos y tipos de batería	34	Parámetros públicos de modelos	A
Biblioteca de reparación de códigos de falla en chino	146	Base de conocimiento de reparación del equipo (incluye normas nacionales y manuales públicos de fabricantes)	B
Experiencia práctica de maestros	190	Base de conocimiento de reparación del equipo	B
Problemas comunes por modelo	44	Base de conocimiento de reparación del equipo	B
Síntoma → código de falla	40	Base de conocimiento de reparación del equipo	B
Repuestos de uso común	56	Información pública de repuestos	B

• A = conjunto de datos público u órdenes de trabajo reales, trazable
• B = organización estructurada, campos completados según convenciones de la industria, no verificado vehículo por vehículo
• C = datos de muestra (no incluidos en esta versión)

Las probabilidades en diagnose_full son un ordenamiento heurístico (si la experiencia y los problemas comunes lo respaldan, costo de diagnóstico), no son probabilidades estadísticas, y así se indica en la salida. Los presupuestos son rangos comunes de la industria; deben calibrarse según el año del modelo y el puesto de trabajo real.

Tras importar órdenes de trabajo reales, las entradas se marcan como source=real_workorder, el nivel sube automáticamente a A y se cuentan por separado en kb_stats. Script de importación: tools/import_workorders.py (CSV / Excel / JSON).

La salida de este servicio es una referencia auxiliar para reparación; no constituye una conclusión de reparación. Los trabajos de alto voltaje deben ser realizados por personal calificado según los manuales del fabricante.

Pruebas

npm test        # 或 node test.mjs

37 aserciones: handshake del protocolo, lista de herramientas, invocación real de las 7 herramientas, resources, prompts, entradas anómalas (herramienta desconocida / método desconocido / entrada vacía). Actualmente todo en verde.

Vea una salida individual: node preview.mjs diagnose_full '{"brand":"比亚迪","model":"汉EV","symptom":"冬天续航掉得快"}'

Publicación en directorios

Se necesitan cuentas de GitHub y npm (en este repositorio, GITHUB_USER es un marcador de posición; use python tools/prepare_release.py --user <你的GitHub用户名> para reemplazarlo con un solo clic):

1. Registro oficial de MCP: mcp-publisher init → iniciar sesión con GitHub → mcp-publisher publish. Otros directorios suelen sincronizarse desde este; el espacio de nombres io.github.<用户名>/ev-diagnosis no se puede cambiar una vez definido
2. npm: npm publish --access public
3. Glama: agregue el topic mcp-server al repositorio; se rastrea automáticamente
4. mcp.so / Smithery / LobeHub / Awesome MCP Servers / Cline Marketplace: consulte delivery/publish/市场提交文案.md

Hoja de ruta

• Recalcular niveles tras importar órdenes de trabajo reales y reemplazar gradualmente los datos de clase B por clase A
• Ampliar los problemas comunes por modelo de 44 a más de 200 (basados en órdenes de trabajo reales, no en datos inventados)
• Autenticación y facturación (ahora completamente abierto; se hará cuando haya usuarios)

Licencia

Código: MIT. Datos: las 896 definiciones estándar provienen de un conjunto de datos Apache 2.0; el resto es la base de conocimiento del equipo, permitido su uso dentro de este servicio.