PLCs.ai

Name: PLCs.ai
Author: PLCsai

作者：PLCsai版本 1.0.0i★ –i在云端运行

注册名称ai.plcs/plcs-ai

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Query Allen-Bradley and Siemens PLC projects, live tag values, and analyses in plain English.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在云端运行
传输方式: Streamable HTTP
分类: 其他

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在作者的服务器上运行：你向它提出的内容会经过他们的服务器。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

在云端运行无需安装任何东西，通过互联网连接

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude：

打开 Settings → Connectors
点击 Add custom connector
粘贴下面的地址，然后点击 Add
如果要求登录，请登录作者的服务

https://mcp.plcs.ai/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http plcs-ai https://mcp.plcs.ai/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "plcs-ai": {
      "url": "https://mcp.plcs.ai/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "plcs-ai": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.plcs.ai/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器：

打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
点击 Create 或 Add（部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode）
粘贴下面的地址，起个名字，然后保存
如果要求登录，请登录作者的服务

https://mcp.plcs.ai/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表；我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过域名 plcs.ai 验证（注册中心会核实域名所有权）
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
端点有响应
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
使用 OAuth 登录
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
尚未检查；我们会在检查端点时读取工具列表

与“其他”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 32415 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 32415 个服务器的 23% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 32415 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

PLCs.ai 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在作者的云端运行。通过互联网连接，无需安装，但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（1.0.0）于3个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接，所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用，例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Safe Fetch

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

在你的电脑上运行★ 440MIT14个月前更新

安装

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

在云端运行★ 211昨天更新

安装

Safe Fetch

作者：Sanoy24

MCP server for fetching URLs, safe against SSRF, DNS rebinding, and redirect-to-internal attacks.

在你的电脑上运行今天更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

PLCs.ai MCP Server

Connect Claude, Cursor, Codex, or any MCP-compatible agent to your PLC projects.

PLCs.ai is the AI platform purpose-built for PLC engineers: upload an Allen-Bradley (Studio 5000), Siemens (TIA Portal) or CODESYS V3 project and understand, troubleshoot, document, and safely generate code for it in plain English. This MCP server gives any AI agent governed access to that same capability — your projects, live tag values, and analyses — with per-tool permission scopes.

Remote server: https://mcp.plcs.ai/mcp (Streamable HTTP · OAuth or API key) Full documentation: https://www.plcs.ai/developer/mcp

Quick start

Claude Code

claude mcp add --transport http plcs-ai https://mcp.plcs.ai/mcp

Then run /mcp and choose Authenticate to sign in with your PLCs.ai account. (Or pass an API key: --header "Authorization: Bearer plck_live_…".)

Claude Desktop

Settings → Connectors → Add custom connector → URL https://mcp.plcs.ai/mcp → Connect and sign in. For API-key or on-prem setups, use the mcp-remote bridge:

"mcpServers": { "plcs-ai": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.plcs.ai/mcp", "--header", "Authorization: Bearer plck_live_…"] } } }

Cursor / Codex / other MCP clients

See per-client guides: https://www.plcs.ai/developer/mcp — covers Cursor, Codex, and any client that speaks remote MCP or can run mcp-remote.

What the agent can do

17 tools, permission-scoped per API key or OAuth grant:

Area	Tools
Discover	`plcs_health`, `plcs_list_projects`, `plcs_get_project`, `plcs_get_project_source`
Ask	`plcs_ask_project` — a cited answer from the PLCs.ai assistant, not raw source to reason over
Live plant data	`plcs_get_live_values`, `plcs_get_tag_history`, `plcs_request_live_tags`
Analyze	`plcs_get_project_analysis` (dead code, race conditions, missing handshakes, interlock audits, cycle-time bottlenecks, signal tracing)
Propose	`plcs_propose_code` — a plan you approve, then a reviewable proposal; nothing is saved without review
Version & export	`plcs_save_version`, `plcs_stage_upload`, `plcs_export_plc`, `plcs_export_pdf`, `plcs_get_export`, `plcs_download_export`
Embed	`plcs_mint_embed_token` — short-lived, read-only, project-scoped iframe tokens

The agent reasons over projects your organization already owns. Onboarding a machine is a deliberate act in the app or through a version-source connector, so there is no create-a-project tool — an agent can read, ask, propose and save versions, but never add a project.

Example prompts

"List my PLC projects and check which ones have live data connected."
"Why won't Conveyor 3 restart after a stop? Trace the interlocks."
"Read the latest analysis on the Palletizer project and summarize what's safe to remove."
"What did tag Motor1_Enable do in the last hour?"
"Draft a fix for the missing handshake between Conv001 and Rob010 — proposal only."

Safety model

Every tool call is authenticated and scoped to your organization; the credential *is* the tenant.
Proposing code is two steps — a plan you approve, then the change — and it returns a proposal either way; persisting a new version is a separate, separately-scoped action.
Customer data is never used to train AI models. Data handling →

Requirements

A PLCs.ai account (start a free trial) or API key
For the mcp-remote bridge: Node 18+