Predictive Maintenance

io.github.LGDiMaggio由 GitHub 账号 LGDiMaggio 发布v0.13.0更新于 Oct 24, 2026

Industrial vibration analysis, bearing fault diagnosis, ISO 20816, and ML anomaly detection

已验证STDIO仅桌面数据与分析AI 与机器学习

概览

AI 生成的概览

让助手分析工业振动数据，用于轴承故障诊断、ISO 20816 评估和机器学习异常检测。

可以做什么
这是一个本地 MCP 服务器，提供工业振动分析工具。根据其描述，功能涵盖轴承故障诊断、依据 ISO 20816 振动标准进行评估，以及对振动信号进行机器学习异常检测。现有资料未公布具体工具名称或参数。
适用场景
当助手需要协助解读机械振动测量结果、筛查旋转设备的轴承故障，或对照 ISO 20816 限值检查振动水平时，可以考虑使用。它面向预测性维护工作，而非通用数据分析。
运行要求
作为本地进程在用户机器上运行，通过 stdio 从 PyPI 包 predictive-maintenance-mcp 安装，因此需要 Python 环境。仅支持桌面端，不提供网页可执行版本。未声明任何身份验证、环境变量或请求头。
安装前请注意
公开描述未说明该服务器读取、存储或向何处发送数据，也没有可用的工具列表，因此在将其接入敏感的工厂或设备数据前应先审查该软件包。未声明任何凭据、付款或写入操作。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 Predictive Maintenance，将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Desktop only，通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程，因此需要 SourceWeft 桌面宿主。

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中启动过该软件包，因此其工具未知。

版本历史

1
  1. v0.13.0最新Sep 16, 2026

评分

已满足适用检查项的 25%

该评分衡量此收录条目的完整程度，依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价，也不表示服务器安全或当前可用：可连通性是带日期的检查结果，评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通25 分

    请保持端点能够响应 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探测一次。

  • 已声明认证方式10 分

    请在注册中心条目中声明凭据请求头，或保持端点能够响应探测，以便判定其认证方式。

  • 已列出工具15 分

    请让服务器在无凭据时响应 tools/list，或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。

  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分

    请声明包含 README 的 GitHub 仓库，或在 OAuth 受保护资源元数据中提供 resource_documentation。

  • 许可证10 分

    请在仓库或注册中心条目中声明许可证。