Logo di Performance HubPerformance Hub
Sezione del sito: Documentazione

Integrazioni e MCP

In questa pagina

Tutto ciò che AI Insights & People mostra nella sua interfaccia (la timeline, i profili, i check-in e gli snapshot dei report) è disponibile a livello di programmazione tramite MCP (Model Context Protocol) attraverso sette strumenti insights_*. Il modo preferito per utilizzarli è l'appliance Agente AI della tua struttura, che parla MCP in modo nativo e può sia rispondere alle domande in modo conversazionale sia eseguire automazioni sui dati.

I meccanismi generali di MCP (le due modalità di accesso, le chiavi phk_…, l'ambito) sono trattati in Integrazioni e MCP di TVCC. Questa pagina approfondisce gli strumenti insights veri e propri.

Requisiti di accesso

Ogni strumento insights_* applica due livelli di controllo, come l'interfaccia:

  1. Accesso al modulo: l'account chiamante deve avere il modulo TVCC tramite i propri ruoli.
  2. Attivazione della funzionalità: la struttura di destinazione deve avere la funzionalità People attivata; altrimenti lo strumento restituisce lo stesso errore "People feature is not enabled for this facility" delle API.

L'ambito della struttura si applica come ovunque: puoi interrogare solo le strutture a cui il tuo account ha accesso.

I sette strumenti

La timeline delle persone a livello di programmazione: "the primary 'who was in the facility' view". Cerca i blocchi di visita dei rilevamenti per intervallo di date, persona, nome, tipo di corrispondenza (identified / unsure), stato dell'iscrizione e gruppo di telecamere. È lo strumento principale: domande sulle presenze, controlli fuori orario e indagini sugli incidenti partono tutti da qui.

Cerca le persone registrate (l'elenco People a livello di programmazione) per nome, stato dell'iscrizione (active, expired, on hold) e attributi, con il conteggio dei facet. Usalo per tradurre "chi è Alex?" in un ID persona prima di approfondirne l'attività.

insights_person_get

Il profilo completo di una persona, arricchito con i dati della sua iscrizione: il pannello del profilo a livello di programmazione.

insights_person_activity

La cronologia dei rilevamenti di una persona in un intervallo di date: il suo registro delle visite, per visita e per telecamera. Si abbina naturalmente a insights_person_get: il profilo per il contesto, l'attività per la cronologia.

insights_checkins

La cronologia dei check-in della struttura proveniente dall'integrazione di gestione dei membri: i passaggi badge che alimentano l'abbinamento assistito dalla visita e Self Learning. Utile da solo ("quanti check-in ieri?") e come dato di riferimento con cui confrontare i dati delle telecamere.

insights_match_unidentified

Correla i rilevamenti non identificati con i record dei check-in in base all'orario per suggerire possibili identità: una versione leggera e su richiesta della correlazione di Self Learning, che segnala anche i gruppi di profili sospettati di essere duplicati. Adatto alle domande di un agente del tipo "chi potrebbe essere questo visitatore unsure?".

insights_report_snapshots

Gli snapshot giornalieri dei report: KPI e conteggi per telecamera (rilevamenti, tracce, persone uniche, ripartizione identified/unsure, copertura dei check-in, dati demografici) per un intervallo di date. Lo strumento giusto per dashboard e riepiloghi: legge aggregati precalcolati invece dei rilevamenti grezzi.

Schemi che funzionano bene

  • Domande e risposte sulle presenze: "Chi era nella struttura alle 6 di stamattina?", "Quando è venuto l'ultima volta Alex Nguyen?": insights_timeline_search / insights_person_activity, con risposta conversazionale dell'Agente AI.
  • Verifica del tailgating: un'automazione pianificata che incrocia insights_timeline_search con insights_checkins: chiunque venga rilevato ripetutamente senza un passaggio badge corrispondente finisce in un riepilogo giornaliero per il responsabile.
  • Contatto dei membri scaduti: i membri scaduti che continuano a frequentare la struttura (ricerca nella timeline per stato dell'iscrizione) vengono inseriti in un elenco di follow-up; la conversazione resta umana, il rilevamento è automatizzato.
  • Riepilogo operativo settimanale: insights_report_snapshots riassunto nella chat del team: visite, ore di punta, percentuale di unsure, violazioni di accesso.
  • Igiene delle identificazioni: insights_match_unidentified eseguito ogni settimana per proporre identità probabili e unioni di duplicati, mantenendo breve la coda di Self Learning.
  • Uno Smart Display sui tuoi schermi: un'idea facoltativa per un dispositivo Agente AI con MCP access attivo (l'impostazione predefinita) e la funzionalità TVCC nel suo ambito: un'automazione eseguita ogni pochi minuti durante le ore di arrivo controlla insights_checkins, i check-in sincronizzati dall'integrazione con il tuo sistema di gestione dei membri, per individuare le persone appena arrivate e aggiorna un'app che l'agente ha pubblicato sui tuoi Display Screens, ad esempio una classifica in palestra o un benvenuto di compleanno nella lobby. I check-in raggiungono l'agente al successivo controllo pianificato, quindi lo schermo si aggiorna entro pochi minuti. Un benvenuto di compleanno usa la data di nascita, che è un'informazione personale: includi solo le persone che hanno dato il consenso, rispetta gli obblighi di privacy della tua organizzazione e non mostrare più del nome.

Poiché la stessa interfaccia MCP copre il resto del Performance Hub (controllo delle porte, gestione dei dispositivi, dati dei membri), le automazioni sui dati delle persone possono estendersi a più moduli: "quando viene rilevato un membro scaduto, verifica se anche il suo accesso alla porta ha funzionato e, in tal caso, segnala la tessera di accesso" è un'unica automazione dell'Agente AI.

Cosa non espongono gli strumenti

  • Video: i flussi live e la riproduzione vengono forniti ai browser, non tramite MCP; vedi Integrazioni e MCP di TVCC.
  • Immagini dei volti e riferimenti biometrici: gli strumenti restituiscono metadati e dati dei profili, non le raccolte di volti.
  • Operazioni di scrittura sulle persone: identificazione, unione, blacklist ed eliminazione sono flussi dell'interfaccia con conferma umana, per scelta progettuale.

I token di condivisione per gli ospiti non hanno accesso ad alcun dato delle persone: vedi Sicurezza e privacy.