模型上下文协议（MCP）

将 ChatGPT、Claude 及其他人工智能助手连接至 LDB

模型上下文协议（MCP）允许外部人工智能应用访问 LDB 中明确授权的功能。由此，人工智能不仅能回答问题，还能获取最新信息、结构化录入数据，并执行预先定义的工作步骤。

统计分析功能用于向外部提供 LDB 数据，导入接口则可将新数据、任务或状态变更传回 LDB。

  • 统一的人工智能连接方式： MCP 是开放标准，越来越多的人工智能应用提供支持，因此无需为每个人工智能模型单独开发接口。
  • 读取与更新： 人工智能助手可通过已授权的统计分析获取信息，并通过预定义的导入接口将数据提交给 LDB。
  • 精确授权： 您决定哪些统计分析和导入接口可通过 MCP 使用。人工智能不会获得对数据库的无限制访问。
  • 按用户设置访问权限： MCP 登录与一名 LDB 用户关联。人工智能应用只能访问该用户获准使用的统计分析和导入接口。所有变更均记录在相应用户的审计追踪中，并标记为“MCP”。
  • 可自动化的实验室流程： 人工智能代理可协助或自动执行重复查询和明确定义的工作步骤。
  • 灵活选择模型： MCP 连接可配合多种兼容的人工智能应用和模型使用。
Fall Release 2026 用户交流会：MCP 连接介绍

什么是 MCP？

模型上下文协议，简称 MCP，是用于连接人工智能应用与外部数据源及功能的开放标准。

简单来说，MCP 是人工智能与 LDB 之间的共同语言。人工智能可以识别有哪些已授权的工具、使用这些工具需要哪些信息，以及结果以何种结构返回。

在 LDB 中，可将统计分析作为只读 MCP 工具，将导入接口作为写入 MCP 工具。因此，人工智能通过明确定义的接口工作，而非直接、无限制地访问数据库。

MCP 本身不是人工智能模型。 它将 ChatGPT、Claude 等人工智能应用连接至您为此授权的 LDB 功能和数据。

示例：语音控制采样

饮用水采样时，必须在现场记录采样点、时间、温度、pH 值及其他观察结果。结合支持 MCP 的人工智能语音应用，可以免手动完成这些记录。

例如，采样人员可通过适当配置的 ChatGPT 语音模式口述数据：

“在厨房采样点创建饮用水样品。温度 12.4 度，pH 值 7.3。气味和外观均无异常。”

人工智能整理这些信息，并通过获准使用的 MCP 导入接口提交给 LDB。LDB 随即创建样品，并返回包含样品编号的状态消息。人工智能语音助手播报状态和样品编号，方便采样人员标记样品瓶。

采样后，人工智能助手还可执行其他工作步骤：

  • 针对发现的不符合项或必要的复查创建任务
  • 查询下次计划安排的信息
  • 显示下一个采样点及预定检测范围
  • 识别缺失信息并有针对性地追问
  • 简要汇总已完成的采样工作

这样，采样人员可以专注于采样点，并腾出双手进行实际采样。

控制与安全

MCP 并不意味着外部人工智能会自动获得 LDB 全部数据的访问权。每项统计分析和每个导入接口都必须明确授权给对应用户，并允许用于 MCP。

对于敏感操作或写入操作，应让所使用的人工智能代理在执行前请求确认；这一要求可通过相应的 MCP 描述进行设置。

另见： 通用数据安全指南（ADSR）
分步操作指南

MCP：将LIMS连接至Claude和ChatGPT

Sebastian、Patrick和Konrad展示如何连接人工智能助手：

关于 MCP 连接和 LIMS 的问题：

可以。LDB 可通过模型上下文协议（MCP）与 Claude、ChatGPT 或 Google Gemini 等人工智能应用连接。MCP 是各大人工智能供应商支持的开放标准，因此只需配置一次连接，即可在所有支持该标准的助手中使用。人工智能使用您 LIMS 中的最新数据：读取已授权的统计分析，并通过导入接口回传新数据。无需为每个人工智能应用单独编程。
LDB 支持 MCP。随着秋季版本发布，自 2026 年 9 月 7 日起，所有 LDB 客户均可在生产环境中使用此连接，并享有用户专属权限和完整的审计追踪。
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是用于连接人工智能应用与外部系统的开放标准，相当于人工智能与 LDB 之间的共同语言。对您的实验室而言，这意味着无需再为每个人工智能工具配置单独接口。您可以逐项开放统计分析和导入接口，确保访问受控且可追溯（审计追踪）。
不能。人工智能应用只能访问您明确开放的功能和统计分析，无法不受限制地访问数据库。此外，LDB 的用户专属访问权限同样适用：人工智能只能看到已登录用户本人有权查看的内容。请遵循数据最小化原则，仅开放人工智能实际需要的数据；敏感内容可有针对性地从已开放的统计分析中排除。LDB 的 MFA 和 SSO 同样适用于通过 MCP 进行的访问。人工智能功能默认停用，须由您主动启用。模型选择和数据保护的详细规定见我们的一般数据安全准则（ADSR）。
所有 MCP 调用都会记录在 LDB 对应的统计分析或导入接口中，标记为 MCP 并关联到具体用户。因此，通过人工智能应用做出的任何修改都可随时识别并追溯到个人，其可追溯性与通过界面录入相同。您现有的审批和验证步骤保持不变。传输的数据仅用于回答相应请求，不会用于改进或训练模型。相关规定见我们的一般数据安全准则（ADSR）。
MCP 连接已包含在带有人工智能集成功能的 LDB 许可中，不收取额外费用。对于仍在使用不含人工智能功能的旧版许可的现有客户，我们提供优惠升级选项。升级至人工智能许可后，MCP 将自动开放。
只需几步即可启用：打开统计分析或导入接口，在“连接”下点击“编辑”，勾选 MCP，将显示的 MCP URL 填入所选人工智能助手，并使用 LDB 登录凭据完成一次身份验证。之后，人工智能助手即可立即访问已授权的数据。
在 Claude（claude.ai 或 Claude Desktop）中，打开设置中的“Connectors”或“Custom Connectors”，添加一个新连接器。在其中填写 LDB 已开放的统计分析或导入接口的 MCP 服务器 URL 并确认。Claude 会要求您使用 LDB 登录凭据完成一次登录；随后，该连接将出现在工具列表中，可直接在聊天中使用。 参见在 Claude 和 ChatGPT 中安装 LDB MCP 的视频教程。
不启用。MCP 默认停用，必须针对每个统计分析或导入接口以及每位用户明确开放。这一审慎的默认设置可防止意外的数据访问。
通过人工智能助手使用 MCP 无需 SQL 知识，数据库查询由人工智能完成。只有在您希望自行创建随后通过 MCP 开放的统计分析或导入接口时，SQL 知识才会有所帮助。入门时可使用现成模板。
针对最常见的应用场景，我们提供可立即使用的 MCP 模板，包括搜索（样品委托、客户、价格、参数、限值）和导入（测量值、委托、客户、样品）。导入路径为：系统设置 → 人工智能集成 → MCP 模板 → 导入模板。导入后即可立即在系统中使用。
MCP 为实验室自动化带来众多应用场景，例如：语音控制采样——人工智能语音助手直接在现场接收口述的采样点、温度、pH 值和观察结果，通过导入接口创建样品并反馈样品编号。样品数据维护——人工智能查询样品、客户和委托，直接在系统中补充缺失的测量值，并在审计追踪中完整记录。产能与人员规划——人工智能查询缺勤和休假数据，协助安排具备充足人手的预约时段或班次。
不会。MCP 调用不消耗 LDB 中的人工智能令牌，仅消耗相应人工智能助手（如 Claude 或 ChatGPT）的令牌。使用 MCP 需要具有人工智能集成功能的 LDB 许可。
LDB LIMS 提供关于实验室人工智能、统计分析和 MCP 的免费研讨会和入门培训。