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통합 및 MCP

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AI Insights & People이 UI에 표시하는 모든 것(타임라인, 프로필, 체크인, 보고서 스냅샷)은 7개의 insights_* 도구를 통해 **MCP(Model Context Protocol)**로 프로그래밍 방식으로 사용할 수 있습니다. 이를 사용하는 권장 방법은 시설의 AI 에이전트 어플라이언스입니다. AI 에이전트는 MCP를 기본적으로 지원하며, 대화형으로 질문에 답하고 데이터를 대상으로 자동화를 실행할 수 있습니다.

일반적인 MCP 작동 방식(두 가지 접근 방법, phk_… 키, 범위 지정)은 CCTV 통합 및 MCP에서 다룹니다. 이 페이지에서는 insights 도구 자체를 더 자세히 설명합니다.

접근 요구 사항

모든 insights_* 도구는 UI와 동일하게 두 가지 계층을 적용합니다.

  1. 모듈 액세스: 호출하는 계정에 역할을 통해 CCTV 모듈 액세스 권한이 있어야 합니다.
  2. 기능 활성화: 대상 시설에 People 기능이 활성화되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 도구는 API와 동일한 "People feature is not enabled for this facility" 오류를 반환합니다.

시설 범위 지정은 다른 모든 곳과 동일하게 적용됩니다. 계정이 접근할 수 있는 시설만 조회할 수 있습니다.

7개의 도구

프로그래밍 방식의 사람 타임라인으로, *"the primary 'who was in the facility' view"*입니다. 날짜 범위, 사람, 이름, 매칭 유형(identified / unsure), 멤버십 상태 및 카메라 그룹별로 감지 방문 블록을 검색합니다. 가장 많이 사용되는 도구로, 출석 관련 질문, 영업시간 외 점검 및 사고 조사가 모두 여기서 시작됩니다.

등록된 사람을 검색합니다. 프로그래밍 방식의 People 목록으로, 이름, 멤버십 상태(active, expired, on hold) 및 속성별로 검색하며 패싯 개수를 제공합니다. 활동을 자세히 살펴보기 전에 "Alex가 누구인가?"를 사람 ID로 확인하는 데 사용합니다.

insights_person_get

멤버십 데이터로 보강된 한 사람의 전체 프로필로, 프로그래밍 방식의 프로필 패널입니다.

insights_person_activity

날짜 범위에 걸친 한 사람의 감지 이력으로, 방문별 및 카메라별 방문 로그입니다. insights_person_get과 자연스럽게 함께 사용합니다. 프로필로 맥락을 파악하고, 활동으로 이력을 확인합니다.

insights_checkins

회원 관리 통합의 시설 체크인 이력으로, 방문 기반 매칭과 Self Learning에 사용되는 스와이프 기록입니다. 단독으로("어제 체크인이 몇 건이었나?") 사용하거나 카메라 데이터와 비교하는 기준 데이터로 유용합니다.

insights_match_unidentified

타임스탬프를 기준으로 미식별 감지와 체크인 기록을 상관 분석하여 신원 매칭을 제안합니다. Self Learning 상관 분석의 가벼운 주문형 버전이며, 중복으로 의심되는 프로필 그룹도 표시합니다. 에이전트가 "이 unsure 방문객은 누구일까?"라는 질문에 답할 때 적합합니다.

insights_report_snapshots

날짜 범위의 일일 보고서 스냅샷으로, KPI와 카메라별 개수(감지, 트랙, 고유 인원, identified/unsure 비율, 체크인 커버리지, 인구 통계)를 제공합니다. 원시 감지 대신 미리 계산된 집계를 읽으므로 대시보드와 요약 보고서에 적합한 도구입니다.

효과적인 패턴

  • 출석 Q&A: "오늘 아침 6시에 시설에 누가 있었나요?", "Alex Nguyen이 마지막으로 온 것은 언제인가요?" insights_timeline_search / insights_person_activity를 사용하며, AI 에이전트가 대화형으로 답합니다.
  • 테일게이팅 후속 조치: insights_timeline_search와 insights_checkins를 대조하는 예약 자동화로, 일치하는 스와이프 없이 반복적으로 감지된 사람을 매일 관리자에게 요약해 보냅니다.
  • 만료 회원 연락: 여전히 방문하는 만료 회원(멤버십 상태별 타임라인 검색)을 후속 조치 목록으로 보냅니다. 대화는 사람이 직접 하고, 감지만 자동화됩니다.
  • 주간 운영 요약: insights_report_snapshots를 팀 채팅으로 요약합니다. 방문, 피크 시간, unsure 비율, 접근 위반을 포함합니다.
  • 식별 데이터 정리: insights_match_unidentified를 매주 실행하여 가능성 높은 신원과 중복 병합을 제안하고, Self Learning 대기열을 짧게 유지합니다.
  • 화면의 Smart Display: MCP access가 켜져 있고(기본값) 범위에 CCTV 기능이 포함된 AI 에이전트 기기를 위한 선택형 아이디어입니다. 도착 시간대에 몇 분마다 실행되는 자동화가 회원 관리 시스템 통합에서 동기화된 체크인인 insights_checkins에서 방금 도착한 사람을 확인하고, 에이전트가 Display Screens에 게시한 앱(예: 체육관 리더보드 또는 로비 생일 환영 화면)을 업데이트합니다. 체크인은 에이전트의 다음 예약 확인 시 전달되므로 화면은 몇 분 이내에 업데이트됩니다. 생일 환영 화면은 개인정보인 생년월일을 사용합니다. 동의한 사람만 포함하고, 조직의 개인정보 보호 의무를 준수하며, 이름(first name) 외에는 표시하지 마십시오.

동일한 MCP 인터페이스가 Performance Hub의 나머지 기능(출입문 제어, 기기 관리, 회원 데이터)도 제공하므로, 사람 데이터 자동화는 여러 모듈에 걸쳐 실행될 수 있습니다. *"만료 회원이 감지되면 출입문 접근도 성공했는지 확인하고, 성공했다면 출입 카드를 표시한다"*는 하나의 AI 에이전트 자동화입니다.

도구가 제공하지 않는 항목

  • 비디오: 라이브 스트림과 재생은 MCP가 아닌 브라우저로 제공됩니다. CCTV 통합 및 MCP를 참조하십시오.
  • 얼굴 이미지 및 생체 참조 데이터: 도구는 얼굴 컬렉션이 아닌 메타데이터와 프로필 데이터를 반환합니다.
  • 사람에 대한 쓰기 작업: 식별, 병합, 블랙리스트 등록 및 삭제는 설계상 사람의 확인이 필요한 UI 워크플로입니다.

게스트 공유 토큰은 사람 데이터에 전혀 접근할 수 없습니다. 보안 및 개인정보 보호를 참조하십시오.