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Le serveur MCP aranet4 permet une gestion, une collecte et une analyse transparentes des appareils capteurs de CO2 Aranet4. Il fait le lien entre les workflows IA et les données environnementales en temps réel ou historiques, offrant des outils pour le scan d'appareils, la configuration et la visualisation adaptés à FlowHunt et à d'autres plateformes d'automatisation IA.
Le serveur Litmus MCP permet une intégration transparente entre les grands modèles de langage (LLMs) et Litmus Edge pour la configuration, la surveillance et la gestion des dispositifs industriels. Exploitez les données en temps réel des équipements, automatisez les workflows et simplifiez les opérations IoT avec ce serveur officiel.
Le serveur MCP InfluxDB offre un accès fluide et optimisé par l'IA à InfluxDB via l'API OSS v2. Il permet aux développeurs et assistants IA d’interroger, d’écrire et de gérer des données de séries temporelles à l’aide d’une interface standardisée—favorisant l’automatisation, l’analytique et des workflows plus intelligents dans FlowHunt.
L'apprentissage fédéré est une technique collaborative d'apprentissage automatique où plusieurs appareils entraînent un modèle partagé tout en gardant les données d'entraînement localisées. Cette approche améliore la confidentialité, réduit la latence et permet une IA évolutive sur des millions d'appareils sans partage des données brutes.
