MCP: анализ данных BOX и отчёты через Codex и ChatGPT

Что получает «Сигма»#

Мастер «Сигмы» хочет узнать, сколько срабатываний осталось проверить, какие категории встречаются чаще и какие карточки нужно открыть. С MCP он задаёт вопрос в Codex или ChatGPT, а ассистент получает данные BOX через специальные инструменты и готовит сводку, таблицу или файл отчёта.

MCP — протокол подключения ИИ-ассистента к системе. В BOX 3.2 и BOX 5.0 через него доступны события, статистика, камеры, объекты и справочники. Текущий набор работает только на чтение: решения оператора, настройки камер и учётные записи он не изменяет.

Это отдельный способ работы с накопленными данными. Верификация события моделью внутри BOX и промпты видеоаналитики настраиваются отдельно. Для подготовки отчёта через MCP не требуется добавлять LLM-промпт к камере.

Практический пример ниже выполнен на BOX 3.2 и проверен 25 сентября 2026 года. Для BOX 5.0 используется тот же маршрут подключения; перед работой ассистент читает каталог инструментов конкретной установки.

1. Подготовьте учётную запись и адрес#

Откройте страницу /mcp/ на адресе вашей установки BOX и войдите своей учётной записью. На странице находятся адрес MCP-сервера, способы подключения и описание инструментов. Страница /mcp/ предназначена для человека; клиенту нужен адрес /mcp/server/ с той же страницы.

Используйте личную учётную запись с доступом к нужным камерам или объектам. Например, sigma.operator из практикума видит одну камеру «Сигма — производственный участок». Администратор BOX видит более широкий набор данных, поэтому его отчёт может отличаться.

Транспорт — Streamable HTTP, вход — OAuth 2.1 с PKCE. Ассистент направляет вас на страницу входа BOX. Пароль вводится там, а не в сообщении модели или файле конфигурации.

В примерах адрес box.example.org условный. Замените его адресом своей установки, скопированным со страницы подключения.

2. Подключите Codex#

Если установлен Codex CLI, выполните команды ниже. Первая добавляет сервер Streamable HTTP, вторая запускает вход по OAuth, если вход ещё не выполнен. В браузере войдите своей учётной записью BOX.

Проверьте наличие подключения командой codex mcp list. В новой задаче попросите Codex вызвать whoami и list_cameras. В ответе должны быть ваше имя пользователя и нужные камеры. Это более полезная проверка, чем просто наличие сервера в настройках.

Если автоматическая регистрация OAuth-клиента не проходит, в актуальном CLI можно повторить вход с параметром --oauth-client-registration dcr. Названия параметров установленной версии доступны через codex mcp login --help. Не вводите произвольные client_id и client_secret: сервер BOX поддерживает динамическую регистрацию.

После подключения запросите список доступных инструментов и текущего пользователя. Убедитесь, что доступ соответствует рабочей учётной записи. Интерфейс подключения в ChatGPT отличается от CLI Codex; выбирайте порядок для своего клиента.

codex mcp add vizorlabs-box --url https://box.example.org/mcp/server/
codex mcp login vizorlabs-box
codex mcp list

Вариант: подключите ChatGPT#

Включите Developer mode в настройках ChatGPT, если он доступен вашему аккаунту. В актуальной инструкции OpenAI это Settings → Security and login → Developer mode. В другой версии интерфейса настройка может находиться в разделе Apps; в рабочем аккаунте доступ определяет администратор.

Откройте Plugins / Apps, добавьте подключение и укажите полный адрес https://box.example.org/mcp/server/. Выберите HTTP / Streamable HTTP и OAuth, если форма предлагает эти поля. Ручные идентификатор и секрет клиента для стандартного подключения BOX не нужны.

Завершите вход на странице BOX, выберите созданное подключение в новой беседе и запросите whoami и list_cameras. Просто вставить адрес сервера в текст сообщения недостаточно: обычный браузерный запрос не создаёт OAuth-подключение.

Набор инструментов включает search и fetch в формате поиска и получения документов для ChatGPT. Для отчёта с точными датами и фильтрами используйте search_events и event_stats; свободный search не заменяет строгую выборку.

3. Познакомьтесь с инструментами#

Основные инструменты MCP ниже читают данные BOX. Их названия можно указывать в запросе к ассистенту, но для обычного вопроса это необязательно. Перед началом посмотрите каталог вашей установки: он определяет доступный набор и параметры вызова.

4. Задайте границы анализа#

Сначала получите ID камер и объектов, затем коды категорий через list_categories. В учебном примере «Каска (нарушение)» имеет код head_off. Для своей установки выберите код из полученного каталога: русское название не нужно переводить или угадывать.

Укажите начало и конец периода в ISO 8601 с часовым поясом. Уточните, какие даты интересуют: время события, а не время его проверки оператором. В отчёте сохраните обе границы периода. Если даты не указаны, инструменты используют свой период по умолчанию; он может не совпасть с вашим вопросом.

event_stats поддерживает total, category, camera, object, status, hour_of_day, hour, day, week и month. Фильтры позволяют выбрать камеры, объекты с вложенными объектами, категории, статус, тип события, тяжесть, минимальную уверенность, зону и расширенный статус.

Статусы проверки: no_status — без статуса, confirmed — подтверждено, denied — отклонено, without_review — без проверки. Событие типа violation ещё не означает подтверждение оператором. Уверенность детектора также не заменяет решение по карточке.

search_events возвращает total, page, page_size, pages и events; максимум — 50 строк на страницу. Для числа событий используйте event_stats. Для полной таблицы выгрузите все страницы и сверьте количество уникальных ID с total. Зафиксируйте конечную дату, чтобы новые события не сдвигали выборку во время обхода.

{
  "group_by": "status",
  "from_time": "2026-09-24T13:18:00+03:00",
  "to_time": "2026-09-25T13:18:00+03:00",
  "camera_ids": [1814],
  "event_type": "violation"
}

5. Попросите Codex подготовить отчёт#

«Сигма» хочет увидеть очередь проверки по одной учебной камере. Ниже запрос с фиксированным периодом: его результат можно повторить и сравнить со штатным отчётом. Для своей установки замените название камеры и даты.

Подготовь отчёт по данным BOX через MCP.

Период: с 24.09.2026 13:18 до 25.09.2026 13:18, UTC+03:00.
Камера: «Сигма — производственный участок». Тип: violation.

1. Проверь whoami, найди камеру через list_cameras и прочитай справочники.
2. Получи общее число и распределение по статусам и категориям через event_stats.
3. Выгрузи все страницы search_events; сверь число уникальных ID с итогом.
4. Прочитай одну подтверждённую карточку, историю проверки и принятые меры.
5. Подготовь HTML-отчёт и CSV с исходными строками.

Покажи отдельно подтверждённые события и очередь без статуса.
Сохрани период, часовой пояс, фильтры и ID событий.
Не называй число срабатываний числом людей или подтверждённых нарушений.
Не выводи точность детектора из доли проверенных карточек.
Если данных не хватает, укажи это в отчёте.

6. Прочитайте полученный результат#

В практическом прогоне whoami вернул sigma.operator, а list_cameras — одну камеру, ID 1814. event_stats и полная выборка search_events дали одинаковый итог: 6 событий типа «нарушение», все по категории «Каска (нарушение)». Из них 1 подтверждено оператором, 5 остаются без статуса.

Для подтверждённого события 19606159 карточка содержит начало в 12:44:34, окончание в 12:47:08 и решение оператора в 13:13:17 25.09.2026, UTC+03:00. Принятие мер не отмечено. Получены карточка, история проверки, комментарии и изображение через MCP.

Число событий и их ID совпали со штатным XLSX из операторского практикума. Так проверяется не только красивый текст, но и основание отчёта. Сам HTML и CSV созданы Codex из полученных данных; MCP не создавал отчёт внутри BOX.

Полезный вывод для мастера: пять карточек ждут проверки, а по подтверждённому событию стоит уточнить принятые меры. Доля подтверждённых в этой выборке — 16,7%; это не оценка точности модели. Камера воспроизводит учебное видео по кругу, поэтому шесть событий нельзя трактовать как шесть разных работников или независимых производственных эпизодов.

Какие вопросы задать дальше#

Начинайте с вопроса и требуемого результата. Для сравнений задавайте одинаковые фильтры и сопоставимые периоды. Если камеры работали разное время, простое сравнение количества срабатываний может быть неверным.

• «Покажи неподтверждённые срабатывания без каски за смену; добавь ID и время каждого события».
• «Сравни категории за две недели. Сохрани фильтры и отдельно покажи события без проверки».
• «Разбери событие по ID: что нашёл детектор, что решил оператор и отмечены ли меры».
• «Построй динамику по дням и объясни, где выводов пока недостаточно».
• «Подготовь для руководителя короткую сводку и отдельную таблицу исходных событий».

Что учитывать при анализе#

Ассистент получает только доступные пользователю данные. Пустая выборка может означать отсутствие событий, другой период или отсутствие доступа к камерам. Начните с whoami и list_cameras. Изменения прав, по описанию сервера, подхватываются в течение минуты; это поведение отдельно не проверялось в практикуме.

Категории могут пересекаться: одно событие способно содержать несколько детекций и нарушений. Поэтому сумму строк распределения по категориям нельзя автоматически считать числом уникальных событий. В учебной выборке категория одна, и итоги совпали.

Текущий каталог MCP не содержит инструментов интервалов присутствия КТД, календаря смен, доступности видео или запуска штатного XLSX. По одним событиям нельзя достоверно восстановить рабочее время, простой места и часы отсутствия. Для такого отчёта нужны соответствующие счётчики или отдельная выгрузка.

Кадр get_event_image возвращается уменьшенным JPEG. Для мелких деталей запросите доступную вырезку через kind и index из get_event.images. Ссылка на медиа может быть временной: её не следует использовать как постоянный источник опубликованного отчёта.

Не отмечайте событие как проверенное только на основании текста ассистента. В этом подключении вообще нет инструментов записи: окончательное решение и фиксация мер выполняются в интерфейсе BOX.

Если подключение или результат не работают#