MCP 驱动平台

基于 MCP 的对话式 BI平台

三层架构统一企业数据,将复杂数据转化为自然语言智能,并在团队日常使用的即时通讯工具中即时交付答案。

问题所在

传统 BI 为何难以满足企业需求

数据分散、洞察滞后、决策难以跟上市场节奏。传统 BI 工具为分析师设计,却让真正需要答案的一线人员无从下手。

数据孤岛

数据分散在 ERP、CRM、电子表格和各类 SaaS 平台中,缺乏统一标准。每个部门都活在自己的数据孤岛里,无法共享或交叉验证洞察。

洞察滞后

手工报表周期动辄数天甚至数周,等到洞察出炉,市场机会早已错过。决策始终慢半拍,因为数据管道无法跟上业务节奏。

数据到行动的鸿沟

分析结果难以触达一线员工,报表躺在收件箱里无人问津。复杂分析与日常决策之间缺乏桥梁,数据价值难以真正释放。

交互式仪表盘预览

解决方案

每个团队打造的对话式智能

蜂启 MCP 驱动平台打破数据孤岛,让企业智能触手可及。无需学习复杂仪表盘,无需编写 SQL,只需用自然语言提问,即可在团队日常使用的聊天工具中获得即时、可视化的答案。

自然语言提问

无需 SQL,用自然语言提出问题,系统自动生成图表与可视化分析,即时返回答案。

即时通讯原生交付

答案直接送达企业微信、钉钉、飞书。无需切换应用,零学习成本。

50 多种数据连接器

ERP、CRM、数据库、数据仓库、SaaS 应用统一接入 MCP 语义层。

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平台架构预览

架构

面向企业级规模的四层平台

蜂启平台采用四层架构,覆盖从原始数据接入到对话式交付的完整链路。每一层都针对性能、安全与可扩展性进行优化,确保数据到洞察的高效转化。

第一层 — AI 智能体市场

预置与定制智能体理解业务场景,提供领域专属洞察。

第二层 — MCP 网关与语义层

统一数据访问接口,支持 RBAC 权限、审计日志与业务友好的语义模型。

第三层 — 数据源连接器

50 多种预置连接器,覆盖数据库、数据仓库、SaaS 平台与 REST API。

第四层 — 即时通讯原生交付

与企业微信、钉钉、飞书无缝集成,终端用户无需任何学习即可使用。

第一层

AI 智能体市场

预置销售、财务、供应链与人力资源智能体,支持拖拽式定制,满足行业专属场景。

第二层

MCP 网关与语义层

统一数据访问,支持 RBAC 权限、完整审计日志与业务友好的语义模型。

第三层

数据源连接器

50 多种连接器,支持 MySQL、Oracle、Snowflake、BigQuery、CRM、ERP、SaaS 与 REST API。

第四层

即时通讯原生交付

与企业微信、钉钉、飞书无缝集成,终端用户零学习成本。

AI 智能体

覆盖全业务职能的预置智能体

部署理解业务语境的智能体,为每个职能领域提供即时、专业的洞察。

营收智能

销售与营收智能体

实时追踪销售业绩、预测营收趋势、分析客户行为。即时获取_pipeline 健康度、转化率与增长机会的答案。

  • 营收趋势分析
  • 销售管道追踪
  • 客户分群洞察
  • 转化优化建议
  • 销售预测
  • 活动 ROI 追踪
财务智能

财务报告智能体

自动化财务报告、预算差异分析与合规监控。将复杂财务数据转化为各层级利益相关者都能理解的清晰洞察。

  • 自动化损益报告
  • 预算差异分析
  • 现金流监控
  • 合规追踪
  • 成本中心分析
  • 财务预测
运营智能

运营与供应链智能体

端到端供应链可视化、库存优化与生产排程。提前发现异常,让运营始终保持高效运转。

  • 库存优化
  • 供应商绩效
  • 需求预测
  • 生产排程
  • 异常检测
  • OEE 追踪
人才智能

数字化人力资源决策中枢

workforce 分析、人才梯队洞察与薪酬对标。将人力资源数据转化为吸引、保留与发展顶尖人才的战略决策。

  • 人员编制追踪
  • 流失分析
  • 薪酬对标
  • 人才梯队
  • 绩效指标
  • 人力规划
安全

企业级安全与合规

从底层设计开始满足最严苛的企业安全要求。

基于角色的权限控制(RBAC)

精细化权限管理确保用户只能访问其授权范围内的数据,支持层级化角色定义。

端到端加密

传输与静态数据均采用行业标准的加密协议,确保整条数据链路的安全。

完整审计日志

每一次查询、每一次数据访问、每一次配置变更均有记录,可追踪、可审计。

私有化部署选项

支持本地机房或私有云部署。数据是否出域,由企业自主决定。

ISO 27001 等保三级 SOC 2 Type II

受企业信赖

平台符合零售、金融、制造与专业服务等行业领先企业的安全与合规标准。

3
项认证
99.9%
正常运行 SLA
7×24
监控
实施

数周内从启动到上线

经过验证的四步流程,帮助企业快速投入使用。

1

需求梳理与方案设计

深入理解企业的数据环境、业务目标与使用场景,定义语义模型、智能体范围与集成点。

2

集成与配置

连接数据源,配置 MCP 语义层,部署预置智能体,并设置即时通讯交付渠道。

3

培训与上线

开展用户培训与管理员工坊,分阶段推进上线,让企业用户在真实数据环境中即时使用。

4

持续优化

基于使用模式与不断变化的业务需求,持续监控、调优并迭代智能体能力。

准备好把数据变成对话了吗?

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