coldchain-mcp
Server Configuration
Describes the environment variables required to run the server.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No arguments | |||
Instructions
Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.
This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.
Capabilities
Features and capabilities supported by this server
Protocol revision2025-11-25
| Capability | Details |
|---|---|
| tools | {
"listChanged": false
} |
| prompts | {
"listChanged": false
} |
| resources | {
"subscribe": false,
"listChanged": false
} |
| experimental | {} |
Tools
Functions exposed to the LLM to take actions
| Name | Description |
|---|---|
| summary_statsA | Zwraca statystyki podsumowujące dla szeregu czasowego z czujnika. Użyj tego narzędzia zamiast samodzielnego liczenia statystyk na surowych danych — jest szybsze i deterministyczne dla dużych plików. Args: data: dane CSV (z nagłówkiem) lub JSON (lista {timestamp, value}). ts_field: nazwa kolumny/pola czasu (domyślnie "timestamp"). value_field: nazwa kolumny/pola wartości (domyślnie "value"). Returns: JSON ze statystykami: liczba odczytów, min, max, średnia, mediana, odchylenie standardowe, zakres czasowy, czas trwania. |
| detect_threshold_breachesA | Wykrywa przekroczenia progów temperatury (naruszenia łańcucha chłodniczego). Kluczowe dla compliance: krótkie, chwilowe skoki często NIE liczą się jako naruszenie — dopiero przekroczenie utrzymane przez min_duration_minutes. Histereza zapobiega fałszywym wielokrotnym alarmom przy wahaniach wokół progu. Args:
data: dane CSV lub JSON.
min_temp: dolny próg (np. 2.0 dla produktów 2-8°C). None = brak dolnego progu.
max_temp: górny próg (np. 8.0). None = brak górnego progu.
min_duration_minutes: minimalny czas trwania przekroczenia, by liczyło się jako naruszenie.
hysteresis: margines histerezy; przekroczenie kończy się dopiero gdy wartość
wróci o Returns: JSON z listą naruszeń (typ, początek, koniec, czas trwania, wartość szczytowa) oraz podsumowaniem. |
| detect_anomaliesA | Wykrywa anomalie w szeregu czasowym (punkty odstające od normy). Model językowy słabo liczy odchylenia statystyczne na tysiącach punktów — użyj tego narzędzia, by uzyskać deterministyczny, powtarzalny wynik. Args: data: dane CSV lub JSON. method: "zscore" (globalny z-score) lub "rolling" (odchylenie od średniej kroczącej). sensitivity: próg w liczbie odchyleń standardowych (domyślnie 3.0). window: rozmiar okna dla metody "rolling" (liczba próbek). 0 = auto (~5% danych). ts_field, value_field: nazwy kolumn. Returns: JSON z listą anomalii (czas, wartość, odchylenie) i podsumowaniem. |
| segment_journeyA | Dzieli ciągły log na osobne "przejazdy" (journeys) na podstawie przerw czasowych. Logger transportowy często rejestruje wiele przejazdów w jednym pliku. Przerwa dłuższa niż gap_minutes oznacza granicę między przejazdami. Args: data: dane CSV lub JSON. gap_minutes: przerwa czasowa (w minutach) traktowana jako granica przejazdu. ts_field, value_field: nazwy kolumn. Returns: JSON z listą segmentów (numer, start, koniec, czas trwania, liczba próbek, min/max/średnia temperatura w segmencie). |
Prompts
Interactive templates invoked by user choice
| Name | Description |
|---|---|
No prompts | |
Resources
Contextual data attached and managed by the client
| Name | Description |
|---|---|
No resources | |
TDQS
Scored across 4 tools
Each tool targets a distinct operation: summary_stats computes aggregate measures, detect_threshold_breaches finds compliance violations, detect_anomalies finds statistical outliers, and segment_journey splits logs into trips. The purposes are clearly differentiated by domain function, though summary_stats and detect_anomalies both operate on raw series and could theoretically be confused—but their outputs are clearly different.
All tools use snake_case and follow a consistent verb_first pattern: summary_stats (slightly verb-less), detect_threshold_breaches, detect_anomalies, segment_journey. The naming is coherent and predictable, with only 'summary_stats' deviating slightly from the verb-object convention used by the others.
Four tools is a reasonable, focused scope for a cold-chain analytics server. Each tool addresses a distinct, valuable analysis task and none feels like filler. The count is on the lean side but entirely appropriate for the narrow domain.
The set covers core cold-chain analysis workflows: summary stats, threshold breach detection (key for compliance), anomaly detection, and journey segmentation. However, there are notable gaps—no tool for loading/filtering raw data, no visualization/serialization of results, and no export or alerting tools. For a cold-chain MCP server, CRUD-style operations aren't expected, but a data-cleaning or filtering tool would be a natural addition.