הלוגו של Performance HubPerformance Hub
מקטע באתר: תיעוד

Integrations ו-MCP

בדף זה

כל מה ש-AI Insights & People מציג בממשק — ציר הזמן, פרופילים, צ׳ק-אינים ותמונות מצב של דוחות — זמין באופן תכנותי דרך MCP (Model Context Protocol) באמצעות שבעה כלי insights_*. הדרך המועדפת לצרוך אותם היא מכשיר סוכן הבינה המלאכותית של המתקן שלכם, שמדבר MCP באופן מובנה ויכול גם לענות על שאלות בשיחה וגם להפעיל אוטומציות על הנתונים.

המנגנונים הכלליים של MCP — שתי הדרכים להתחבר, מפתחות phk_…, הגבלת היקף — מכוסים בIntegrations ו-MCP של CCTV. הדף הזה מעמיק בכלי התובנות עצמם.

דרישות גישה

כל כלי insights_* אוכף שתי שכבות, בדומה לממשק:

  1. גישה למודול — החשבון הקורא צריך את מודול הטלוויזיה במעגל סגור דרך התפקידים שלו.
  2. הפעלת התכונה — במתקן היעד חייבת להיות מופעלת התכונה People; אחרת הכלי מחזיר את אותה שגיאה "People feature is not enabled for this facility" כמו ה-APIs.

הגבלת ההיקף לפי מתקן חלה כמו בכל מקום אחר: אפשר לשאול רק על מתקנים שלחשבון שלכם יש גישה אליהם.

שבעת הכלים

ציר הזמן של האנשים בגרסה התכנותית — "the primary 'who was in the facility' view". מחפש בלוקים של ביקורי זיהוי לפי טווח תאריכים, אדם, שם, סוג התאמה (מזוהה / unsure), סטטוס חברות וקבוצת מצלמות. זהו סוס העבודה: שאלות נוכחות, בדיקות מחוץ לשעות הפעילות וחקירת אירועים מתחילות כולן כאן.

מחפש אנשים רשומים — רשימת People בגרסה התכנותית — לפי שם, סטטוס חברות (פעיל, פג תוקף, מושהה) ומאפיינים, עם ספירות לפי היבטים. השתמשו בו כדי לתרגם "מי זה Alex?" למזהה אדם לפני שצוללים לפעילות.

insights_person_get

הפרופיל המלא של אדם אחד, מועשר בנתוני החברות שלו — חלונית הפרופיל בגרסה התכנותית.

insights_person_activity

היסטוריית הזיהויים של אדם לאורך טווח תאריכים — יומן הביקורים שלו, לכל ביקור ולכל מצלמה. משתלב באופן טבעי עם insights_person_get: הפרופיל להקשר, הפעילות להיסטוריה.

insights_checkins

היסטוריית הצ׳ק-אינים של המתקן משילוב ניהול החברים — רשומות העברת הכרטיס שמניעות את ההתאמה בסיוע ביקור ואת Self Learning. שימושי בפני עצמו ("כמה צ׳ק-אינים היו אתמול?") וגם כאמת הבסיס להשוואת נתוני המצלמות מולה.

insights_match_unidentified

מתאם זיהויים לא מזוהים עם רשומות צ׳ק-אין לפי חותמת זמן כדי להציע התאמות זהות — גרסה קלה ולפי דרישה של מתאם Self Learning, והוא גם מציף קבוצות של פרופילים שחשודים ככפולים. מתאים לשאלות של סוכן כמו "מי עשוי להיות המבקר ה-unsure הזה?".

insights_report_snapshots

תמונות המצב היומיות של הדוחות: מדדי KPI וספירות לכל מצלמה (זיהויים, מסלולים, אנשים ייחודיים, חלוקה בין מזוהים ל-unsure, כיסוי צ׳ק-אינים, נתונים דמוגרפיים) עבור טווח תאריכים. הכלי הנכון ללוחות מחוונים ולסיכומים — הוא קורא צבירים מחושבים מראש במקום זיהויים גולמיים.

דפוסים שעובדים היטב

  • שאלות ותשובות על נוכחות — "Who was in the facility at 6 this morning?", "When was Alex Nguyen last in?" — insights_timeline_search / insights_person_activity, עם תשובה בשיחה מסוכן הבינה המלאכותית.
  • מעקב אחר כניסה בעקבות אחר — אוטומציה מתוזמנת שמצליבה את insights_timeline_search מול insights_checkins: כל מי שזוהה שוב ושוב בלי העברת כרטיס תואמת נכלל בסיכום יומי שנשלח למנהל.
  • פנייה לחברים שתוקף החברות שלהם פג — חברים שתוקף החברות שלהם פג ועדיין מבקרים (חיפוש בציר הזמן לפי סטטוס חברות) מועברים לרשימת מעקב; השיחה האנושית נשארת אנושית, הזיהוי אוטומטי.
  • סיכום תפעולי שבועי — insights_report_snapshots מסוכם לצ׳אט הצוות: ביקורים, שעות שיא, אחוז unsure, הפרות גישה.
  • היגיינת זיהוי — insights_match_unidentified מופעל מדי שבוע כדי להציע זהויות סבירות ומיזוגי כפילויות, וכך התור של Self Learning נשאר קצר.
  • Smart Display על המסכים שלכם — רעיון אופציונלי למכשיר סוכן בינה מלאכותית שבו MCP access מופעל (ברירת המחדל) ויכולת הטלוויזיה במעגל סגור נמצאת בהיקף שלו: אוטומציה שרצה כל כמה דקות בשעות ההגעה בודקת את insights_checkins, הצ׳ק-אינים שמסונכרנים משילוב מערכת ניהול החברים שלכם, כדי למצוא אנשים שהגיעו זה עתה, ומעדכנת אפליקציה שהסוכן פרסם ב-Display Screens שלכם, למשל לוח מובילים בחדר כושר או קבלת פנים ליום הולדת בלובי. צ׳ק-אינים מגיעים לסוכן בבדיקה המתוזמנת הבאה שלו, כך שהמסך מתעדכן תוך כמה דקות. קבלת פנים ליום הולדת משתמשת בתאריך לידה, שהוא מידע אישי: כללו רק אנשים שהסכימו לכך, עמדו בהתחייבויות הפרטיות של הארגון שלכם, והציגו לכל היותר שם פרטי.

מכיוון שאותו ממשק MCP נושא גם את שאר Performance Hub (בקרת דלתות, ניהול מכשירים, נתוני חברים), אוטומציות של נתוני אנשים יכולות לחצות מודולים: "when an expired member is detected, check whether their door access also worked, and if so flag the access card" היא אוטומציה אחת של סוכן בינה מלאכותית.

מה הכלים לא חושפים

  • וידאו — שידורים חיים והשמעה מוגשים לדפדפנים, לא דרך MCP; ראו Integrations ו-MCP של CCTV.
  • תמונות פנים והפניות ביומטריות — הכלים מחזירים מטא-נתונים ונתוני פרופיל, לא את אוספי הפנים.
  • פעולות כתיבה על אנשים — זיהוי, מיזוג, הוספה לרשימה השחורה ומחיקה הם תהליכי עבודה בממשק עם אישור אנושי, מעצם התכנון.

לאסימוני שיתוף של אורחים אין גישה לשום נתוני אנשים — ראו אבטחה ופרטיות.