AI导哈

供应链风险监控工具

通过监测食品价格波动来检测供应链风险的自动化工具，包含实时分析、报告生成和警报功能。

  • by saiprasadthalluri
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 saiprasadthalluri/open-food-MCP-project

使用说明

供应链弹性代理

监控食品价格波动，以发现供应链风险。

→ SETUP_GUIDE.md –MCP、GitHub Pages和警报的一步一步。在供应链理论中，当物流网络运行良好时，标准化商品（如1公斤大米）的价格在整个地区应该相似。 低方差=稳定的供应链。高差异=可能囤积、交付失败或当地短缺。

该项目结合了：

  • MCP服务器 –通过Cursor进行LLM驱动的调查和按需警报
  • 每日批量扫描 –通过GitHub Actions自动分析和生成报告
  • 静态仪表板 –GitHub页面上的暗模式UI
  • 警报 –当商品达到临界状态时，通过重新发送电子邮件

项目概述

组件 描述
价格分散=风险 变异系数（CV=标准值/平均值）映射到临界值（>0.5）、警告值（>0.3）或稳定值（≤0.3）
开放价格API 数据来源： https://prices.openfoodfacts.org/api/v1/prices
商品 大米、牛奶、鸡蛋、油、小麦

MCP设置

使用Cursor或其他MCP客户的供应链弹性工具。

  1. 安装依赖项：

    pip install -r src/requirements.txt

  2. 项目配置： .cursor/mcp.json 已配置。确保 cwd 指向项目根。

  3. 重新启动游标 所以它拿起MCP服务器。这些工具将出现在MCP面板中：

    • investigate_commodity –商品的实时风险分析
    • get_supply_chain_report –最新缓存报告
    • list_commodities –跟踪商品清单
    • compare_commodities –不同商品的比较风险
    • send_supply_chain_alert –发送电子邮件/短信提醒

  4. 手动运行（可选）：

    python src/server.py

警报设置

为自动（批量）和按需（MCP）警报配置电子邮件（重新发送）。

  1. 复制模板：

    cp .env.example .env

  2. 电子邮件（重新发送）：

    • 集 RESEND_API_KEY （免费套餐：100封邮件/天）
    • 可选：设置 RESEND_FROM （已验证的发件人）。默认为 onboarding@resend.dev.

  3. 批量警报： 集 ALERT_EMAIL 当任何商品变得关键时，自动接收电子邮件。

GitHub操作： 将这些添加为存储库机密（设置→ 秘密与变量→ 行动）。发送警报时，日常工作流程将使用它们。

启用GitHub页面

  1. 首选 存储库设置→ Pages
  2. 在...之下 构建和部署，选择 从分支部署
  3. 分行： main （或您的默认分支）
  4. 文件夹： / (root)
  5. 保存

您的仪表板将位于： https://<username>.github.io/<repo>/frontend/

每日扫描的工作原理

  1. 日程 GitHub Actions每天08:00 UTC运行(cron: '0 8 * * *')
  2. 步骤： 结账→ 设置Python→ 安装deps→ Run python src/agent.py
  3. 代理人： 获取大米、牛奶、鸡蛋、油、小麦的价格数据；计算CV和状态；写 data/latest_report.json
  4. 警报： 如果任何商品至关重要 ALERT_EMAIL 已设置，发送电子邮件
  5. 承诺： 推动 data/latest_report.json 返回仓库，以便GitHub Pages和仪表板可以读取它

本地开发

# Run the batch agent (generates data/latest_report.json)
python src/agent.py

# Run the MCP server (for Cursor integration)
python src/server.py

使用 .env （复制自 .env.example)在本地测试警报。

项目结构

.github/workflows/daily_scan.yml   # Daily cron workflow
.cursor/mcp.json                  # Cursor MCP config
src/
  analyzer.py                     # Price fetch, CV, risk analysis
  agent.py                        # Batch script, writes report
  alerts.py                       # Email/SMS delivery
  server.py                       # FastMCP server with tools
  requirements.txt
.env.example                      # Env var template
frontend/
  index.html
  style.css
  app.js
data/
  latest_report.json              # Generated report
.gitignore
README.md

相关 MCP