14.14 通过自然语言一键式搭建 TDengine Demo

TDengine EasyUse 是一个面向 TDengine 的"一键式"自动化编排技能。用户只需用自然语言描述业务场景（例如：污水处理厂智能监控），即可自动完成数据建模 → 资产目录构建 → 实时分析规则设置 → 可视化面板配置的完整链路。

本章介绍该技能的核心价值、环境准备、部署步骤与实战案例。完成本章操作后，读者可在本机独立复现一个完整的行业 Demo。

章节	说明
14.14.1 核心价值	EasyUse 解决的痛点与目标用户
14.14.2 环境与前置条件	硬件、软件要求
14.14.3 部署 TDengine	通过 All-in-One 一键部署基础环境
14.14.4 创建 API Key	为 MCP 调用准备鉴权凭据
14.14.5 编写 login.txt	提供 EasyUse 运行所需的登录信息
14.14.6 安装智能体	安装智能体并选择适当的模型
14.14.7 部署 EasyUse 技能包	拉取仓库并放入智能体对应的 Skills 目录
14.14.8 配置 MCP 服务器	配置智能体链接 MCP 服务器
14.14.9 一键生成 Demo	使用自然语言一键生成完整 Demo
14.14.10 实战案例：污水处理厂	Demo 生成结果详解

备注本章操作示例默认在单机环境执行，服务地址统一使用 http://localhost:6042。如从其他机器访问，请将 localhost 替换为部署节点的主机名或 IP。

14.14.1 核心价值

以往搭建工业互联网平台的演示系统至少经历四个手工步骤：

业务需求侧的前置定义： 业务团队需首先完成应用场景的系统化梳理、关键监控对象的识别，以及核心指标体系的定义，明确建设范围与目标；
技术语言的转化与映射： 技术团队需将业务侧的诉求转化为平台可执行的数据模型，完成从业务语义到技术结构的精准映射；
平台层面的多环节实施： 系统建设涉及资产结构配置、数据采集接入、告警规则设置以及监控面板搭建等多个关键环节，工作量较为集中；
跨团队的反复沟通确认： 业务方与技术方之间通常需要进行多轮需求确认与迭代调整，方可形成可交付的系统形态。

整套流程走下来，有经验的团队也需要花费数天甚至数周的时间。

TDengine EasyUse 将上述工作压缩为一句自然语言：客户或售前工程师只需描述业务场景（例如"污水处理厂智能监控"），技能会自动完成建模、资产树、可视化面板、实时分析的全部创建工作，将 Demo 的交付时间从"数天"缩短到"几十分钟"，对内部汇报、方案评审、项目立项，它完全够用。

目标用户

角色	使用场景
客户 / 试用者	希望快速看到"这个系统能为我做什么"，绕过繁琐配置直达业务效果
售前工程师	面对客户零散的 Excel/CSV 与口头需求，快速交付一个可演示的完整系统
实施顾问	在真实项目落地前，先用自然语言生成一版 Demo 结构，再基于该结构做微调

14.14.2 环境与前置条件

在开始部署前，请准备好如下环境：

类别	要求
操作系统	Linux（推荐）、macOS，或 Windows + WSL
权限	Linux 需 root；Windows 需管理员权限（用于 All-in-One 部署）
CPU	x64，arm 且支持 AVX2（TDgpt 依赖）
端口	6042、6030、6038、6055、6060

14.14.3 部署 TDengine

EasyUse 的所有能力都通过 MCP 调用 TDengine IDMP 后端接口来实现，因此必须先有一套可访问的 TDengine 环境。

推荐使用 TDengine All-in-One 一键部署，参考第 14.13 节。

14.14.3.1 部署步骤

访问 TDengine 下载中心，获取 All-in-One 安装脚本；
执行一键部署命令，脚本会自动下载依赖包并在本机安装 TDengine 的全部组件；
部署完成后，在浏览器中打开：

http://localhost:6042

使用初始账号登录，按照页面提示激活产品许可（详见第 14.12 节许可管理）。

备注如不需要 TDmodel，可继续使用默认的 deployment-single-node-no-tdmodel.yaml 清单。EasyUse 本身不依赖 TDmodel。

14.14.4 创建 API Key

EasyUse 通过 MCP 协议调用 TDengine IDMP，鉴权方式为在请求头中携带用户级 API Key。创建方式参考第 14.8.3 节。

14.14.4.1 操作步骤

登录 TDengine IDMP，点击右上角头像 → 顶部账户项；
切换到 API Key 页签，点击 新增 API Key；
输入唯一标题（例如 idmp-easyuse），选择永不过期或指定到期日期；
点击创建，系统弹出对话框显示完整 API Key（形如 api_xxxxxx）；
立即复制并妥善保存——列表页后续仅显示掩码。

备注 API Key 继承创建者的角色权限与元素访问范围。若后续被删除或所属用户被停用，API Key 立即失效。请求头格式固定为 Authorization: Bearer api_XXX，其中 不需要手动加 Bearer 前缀到 Key 本身。

14.14.5 修改登录信息文件

EasyUse 在执行过程中需要读取一份纯文本的登录信息文件，用于在需要写库/建模型时携带真实凭据。

默认在 idmp-easyuse 目录下打开 logint_info.txt，并根据真实用户信息修改：

TDengine IDMP:
host:     localhost
port:     6042
user:     <用户名>
password: <密码>
api_key:  <API Key>

字段与 TDengine IDMP 登录页一一对应，api_key 使用 14.14.4 中创建的完整值。

14.14.6 安装智能体

TDengine Easyuse 可通过各种支持 Skill 的智能体运行，例如：Claude Code, Codex, OpenCode, WorkBuddy等。智能体负责解析自然语言、调度技能完成任务。

本文档使用 OpenCode 为例：

14.14.6.1 Linux / macOS 安装

在终端执行：

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
source ~/.bashrc         # 或 ~/.zshrc，取决于所用 Shell

14.14.6.2 Windows 安装

Windows 环境下 OpenCode 官方推荐在 WSL 中安装使用，避免在 PowerShell 原生环境中遇到路径与 Shell 兼容性问题，在 WSL 环境内按上述 Linux 流程安装。如需原生桌面版，从 OpenCode GitHub Release 页面下载 opencode-desktop-windows-x64.exe。

14.14.6.3 首次启动与模型选择

在终端运行：

opencode

OpenCode初始界面

在 OpenCode 交互界面输入初始化命令（可选，首次使用建议执行）：

/init

初始化OpenCode

使用 /models 打开模型列表，选择一个大语言模型，例如：

DeepSeek V4 Flash

选择模型

备注若模型列表为空，请先在 OpenCode 中配置模型 Provider 的 API Key（详见 OpenCode 官方文档）。EasyUse 对模型无强绑定，任何支持工具调用（Tool Use）的模型均可。

14.14.7 部署 EasyUse 技能包

EasyUse 由三个协同工作的技能组成，需要从内部 GitLab 拉取后放入 OpenCode 的技能目录 .opencode/。

14.14.7.1 拉取仓库

git clone https://github.com/taosdata/agent-skills.git
cd agent-skills

14.14.7.2 复制技能到 OpenCode

在你运行 OpenCode 的工作目录下执行（该目录会包含一个 .opencode/ 子目录）：

cp -r skills/idmp-easyuse                  .opencode/
cp -r skills/idmp-sample-data-generator    .opencode/
cp -r skills/idmp-structure-exporter       .opencode/

三个技能的分工如下：

技能	作用
idmp-easyuse	总编排调度器：需求解析 → 数据/资产建模 → 实时分析配置 → 可视化面板配置
idmp-sample-data-generator	生成符合业务语义的资产目录和模拟时序数据
idmp-structure-exporter	导出/复用已建成的资产目录结构，便于迁移或复制

14.14.7.3 验证技能加载

回到 OpenCode 会话中执行：

/skills

列表应包含 idmp-easyuse、idmp-sample-data-generator、idmp-structure-exporter 三项。

确认skill

14.14.8 配置 IDMP MCP 服务器

EasyUse 需要通过 MCP 与 IDMP 通讯。修改 OpenCode 配置文件 ~/.config/opencode/opencode.json，在 mcp 段增加一条名为 idmp-mcp 的服务器：

{
  "mcp": {
    "idmp-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:6042/api/v1/mcp/stream",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer api_your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

14.14.8.1 字段说明

字段	值
名称	idmp-mcp（EasyUse 技能内约定名称，请勿修改）
URL	`http://idmp-host:6042/api/v1/mcp/stream`
鉴权	Authorization: Bearer 14.14.4 中创建的 API Key

备注若 IDMP 部署在其他机器，需将 localhost 替换为对应主机名或 IP，并确保 6042 端口对 OpenCode 所在机器可达。修改配置后重新启动 OpenCode 会话使其生效。

14.14.9 一键生成 Demo

在 OpenCode 会话中，用自然语言调用 EasyUse 技能。命令基础格式为：

/idmp-easyuse <业务场景描述>。

请务必确保不要指定任何已存在的数据库！在执行过程中有删除指定数据库的风险。

14.14.9.1 完整示例

/idmp-easyuse 创建污水处理demo。

执行后，EasyUse 会依次进行：

解析业务需求 → 生成"需求基准"（Requirement Baseline）；
构建资产模型与资产树；
生成模拟时序数据并写入；
创建实时分析；
创建可视化面板；
输出一份 Demo 生成报告，包含所有创建对象的路径。

生成完成后，可直接在 http://localhost:6042 中查看资产树、面板与告警。

14.14.10 实战案例：污水处理厂智能监控 Demo

以命令 /idmp-easyuse 创建污水处理demo… 为例，EasyUse 一次性创建了如下对象：

请务必确保不要指定任何已存在的数据库！在执行过程中有删除指定数据库的风险。

执行skill

14.14.10.1 数据建模（wastewater_treatment 库）

自动创建数据库 wastewater_treatment，并设计 7 个超级表：

超级表	采集内容
水质	pH、COD、氨氮、总磷、悬浮物等
流量	进出水口瞬时流量、累计流量
水泵	运行状态、电流、扬程
阀门	开度、开关状态
鼓风机	转速、风量、振动
加药	药剂类型、瞬时/累计投加量
能耗	有功功率、电度数

14.14.10.2 资产树（5 大功能区，24 个节点）

功能区	典型节点
预处理区	格栅、沉砂池、初沉池
生化处理区	厌氧池、缺氧池、好氧池、二沉池
深度处理区	高效沉淀池、砂滤、消毒池
污泥处理区	污泥浓缩、脱水机、污泥泵
辅助系统	鼓风机房、加药间、配电、能耗

14.14.10.3 可视化面板（6 个）

例如：

好氧池溶解氧与 pH 监测
鼓风机运行状态监控
进出水水质对比
加药系统投加量趋势
污泥处理能耗分析
全厂关键指标总览

14.14.10.4 告警规则（8 项，分三级）

级别	示例规则
Critical	出水 COD 超标（连续 5 分钟 > 阈值）、污泥泵压力过高
Major	好氧池溶解氧过低、鼓风机振动异常
Warning	进水流量突增、加药量偏离设定值

所有告警自动带有表达式、阈值与持续时间参数，可在 IDMP 告警页面二次编辑。

TDengine Easyuse 将构建工业数据平台的过程，从“数天准备、多人协同、反复修改”，到 “30分钟量级、一句话启动、直接进入优化”，它所带来的变化已经不只是效率提升，而是项目启动逻辑本身的重构，它让行业专家的经验第一次能够更快地变成系统、变成结果、变成可验证的起点。

14.14.1 核心价值​

14.14.2 环境与前置条件​

14.14.3 部署 TDengine​

14.14.4 创建 API Key​

14.14.5 修改登录信息文件​

14.14.6 安装智能体​

14.14.7 部署 EasyUse 技能包​

14.14.8 配置 IDMP MCP 服务器​

14.14.9 一键生成 Demo​

14.14.10 实战案例：污水处理厂智能监控 Demo​

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