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Integrationen und MCP

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Alles, was AI Insights & People in der Benutzeroberfläche anzeigt – die Zeitachse, Profile, Check-ins und Berichts-Snapshots –, ist über MCP (Model Context Protocol) mit sieben insights_*-Tools auch programmgesteuert verfügbar. Am besten nutzen Sie sie über die KI-Agent-Appliance Ihrer Einrichtung, die MCP nativ spricht und sowohl Fragen im Dialog beantworten als auch Automatisierungen mit den Daten ausführen kann.

Die allgemeinen MCP-Mechanismen – die zwei Zugangswege, phk_…-Schlüssel, Bereichseinschränkung – sind unter Integrationen und MCP der Videoüberwachung beschrieben. Diese Seite geht tiefer auf die Insights-Tools selbst ein.

Zugriffsvoraussetzungen

Jedes insights_*-Tool setzt zwei Ebenen durch, analog zur Benutzeroberfläche:

  1. Modulzugriff – das aufrufende Konto benötigt über seine Rollen das Modul Videoüberwachung.
  2. Aktivierung der Funktion – für die Zieleinrichtung muss die Funktion People aktiviert sein; andernfalls gibt das Tool denselben Fehler "People feature is not enabled for this facility" zurück wie die APIs.

Die Einschränkung auf Einrichtungen gilt wie überall: Sie können nur Einrichtungen abfragen, auf die Ihr Konto Zugriff hat.

Die sieben Tools

Die programmgesteuerte Personen-Zeitachse – "the primary 'who was in the facility' view". Durchsucht Besuchsblöcke von Erkennungen nach Zeitraum, Person, Name, Abgleichstyp (identified / unsure), Mitgliedschaftsstatus und Kameragruppe. Dies ist das Arbeitspferd: Fragen zur Anwesenheit, Kontrollen außerhalb der Öffnungszeiten und Vorfallsuntersuchungen beginnen alle hier.

Durchsucht registrierte Personen – die programmgesteuerte Liste People – nach Name, Mitgliedschaftsstatus (aktiv, abgelaufen, pausiert) und Merkmalen, mit Facettenzählungen. Nutzen Sie es, um "Wer ist Alex?" in eine Personen-ID aufzulösen, bevor Sie die Aktivitäten im Detail betrachten.

insights_person_get

Das vollständige Profil einer Person, angereichert mit ihren Mitgliedschaftsdaten – das programmgesteuerte Profilfenster.

insights_person_activity

Die Erkennungshistorie einer Person über einen Zeitraum – ihr Besuchsprotokoll, pro Besuch und pro Kamera. Lässt sich gut mit insights_person_get kombinieren: das Profil für den Kontext, die Aktivität für die Historie.

insights_checkins

Die Check-in-Historie der Einrichtung aus der Integration mit der Mitgliederverwaltung – die Karteneinträge, die den besuchsgestützten Abgleich und Self Learning ermöglichen. Nützlich für sich allein ("Wie viele Check-ins gab es gestern?") und als Referenzdaten, mit denen Kameradaten verglichen werden.

insights_match_unidentified

Korreliert nicht identifizierte Erkennungen anhand von Zeitstempeln mit Check-in-Datensätzen, um mögliche Identitätszuordnungen vorzuschlagen – eine schlanke Version der Self-Learning-Korrelation auf Abruf, die außerdem vermutete Gruppen doppelter Profile aufzeigt. Gut geeignet für Fragen eines Agenten wie "Wer könnte dieser Besucher mit dem Status unsure sein?".

insights_report_snapshots

Die täglichen Berichts-Snapshots: KPIs und Zählwerte pro Kamera (Erkennungen, Tracks, eindeutige Personen, Aufteilung identified/unsure, Check-in-Abdeckung, demografische Merkmale) für einen Zeitraum. Das richtige Tool für Dashboards und Zusammenfassungen – es liest vorab berechnete Aggregate statt roher Erkennungen.

Bewährte Muster

  • Fragen und Antworten zur Anwesenheit – "Who was in the facility at 6 this morning?", "When was Alex Nguyen last in?" – insights_timeline_search / insights_person_activity, vom KI-Agenten im Dialog beantwortet.
  • Nachverfolgung von Tailgating – eine geplante Automatisierung, die insights_timeline_search mit insights_checkins abgleicht: Für jede Person, die wiederholt ohne passenden Karteneintrag erkannt wird, erhält die Leitung eine tägliche Zusammenfassung.
  • Ansprache abgelaufener Mitglieder – Mitglieder mit abgelaufener Mitgliedschaft, die weiterhin kommen (Zeitachsensuche nach Mitgliedschaftsstatus), werden in eine Nachfassliste übernommen; das Gespräch führt weiterhin ein Mensch, die Erkennung ist automatisiert.
  • Wöchentliche Betriebszusammenfassung – insights_report_snapshots, zusammengefasst im Team-Chat: Besuche, Spitzenzeiten, Anteil unsure, Zugangsverstöße.
  • Pflege der Identifizierung – insights_match_unidentified wird wöchentlich ausgeführt, um wahrscheinliche Identitäten und Zusammenführungen von Duplikaten vorzuschlagen, damit die Warteschlange von Self Learning kurz bleibt.
  • Ein Smart Display auf Ihren Bildschirmen – eine optionale Idee für ein KI-Agent-Gerät mit aktiviertem MCP access (Standard) und der Videoüberwachungsfunktion in seinem Bereich: Eine Automatisierung, die während der Ankunftszeiten alle paar Minuten läuft, prüft insights_checkins, die aus der Integration Ihres Mitgliederverwaltungssystems synchronisierten Check-ins, auf gerade angekommene Personen und aktualisiert eine App, die der Agent auf Ihren Display Screens veröffentlicht hat, zum Beispiel eine Gym-Bestenliste oder einen Geburtstagsgruß in der Lobby. Check-ins erreichen den Agenten bei seiner nächsten geplanten Prüfung, sodass sich der Bildschirm innerhalb weniger Minuten aktualisiert. Ein Geburtstagsgruß verwendet das Geburtsdatum, also personenbezogene Daten: Berücksichtigen Sie nur Personen, die zugestimmt haben, halten Sie die Datenschutzpflichten Ihrer Organisation ein und zeigen Sie nicht mehr als den Vornamen an.

Da über dieselbe MCP-Schnittstelle auch der Rest des Performance Hub läuft (Türsteuerung, Geräteverwaltung, Mitgliederdaten), können Automatisierungen mit Personendaten modulübergreifend arbeiten: "when an expired member is detected, check whether their door access also worked, and if so flag the access card" ist eine einzige Automatisierung des KI-Agenten.

Was die Tools nicht bereitstellen

  • Video – Livestreams und Wiedergabe werden an Browser ausgeliefert, nicht über MCP; siehe Integrationen und MCP der Videoüberwachung.
  • Gesichtsbilder und biometrische Referenzen – die Tools liefern Metadaten und Profildaten, nicht die Gesichtssammlungen.
  • Schreibvorgänge für Personen – Identifizieren, Zusammenführen, Sperren und Löschen sind bewusst Abläufe in der Benutzeroberfläche mit menschlicher Bestätigung.

Gast-Freigabetokens haben keinen Zugriff auf Personendaten – siehe Sicherheit und Datenschutz.