云收银报表 · AI 经营分析 本机 SQLite + Python MCP 供数；文字对话在 豆包 / Cursor · 含基础取数、跨表高级、可解释预测
非内置聊天
豆包 / Cursor 侧对话效果示意（非本页实时 AI）
角色说明
· 报表工具：下载缓存 SQLite + Python MCP（取数 / 对账 / 统计算预测）
· 豆包 / Cursor：用户打字；模型只调工具、解读返回结果
· 日期建议说清或用左侧条件；单店不用念店名，工具默认当前店；多店再点名
左侧分三组问题；点选预览时会按是否单店决定问法里要不要写店名。
输入框已禁用，避免误以为本工具内置聊天。请在豆包里提问。

能力地图

覆盖本地已下载的报表表；跨表与预测在聚合结果上计算。工具参数需 start/end；store 单店可默认当前登录/所选店，多店再显式传入。对话在豆包/Cursor。

基础取数（单表）

菜单 / 表工具（拟）可问什么
销售分类统计query_category_sales品类占比、涨跌、分类毛利率
商品销售统计query_item_sales畅销滞销、连带、供应商、单品
商品毛利统计query_profit低毛利、负毛利、高销低毛
收银统计query_payment_stats支付结构、收银员、终端、按日
供应商进货汇总query_vendor_purchase进货额/量、退货、供应商排名
商品货流统计query_item_flow进退货数量金额（按单据类型）
销售单列表query_sales_list客单笔数、异常大单抽样（limit）
销售单明细query_sales_detail单内商品行、退货行追查

高级 · 跨表

高级进销对账

  • reconcile_flow_vs_purchase
  • 复用现有货流×进货对账
  • 解释口径差，不编造差异

高级进货 vs 销售

  • analyze_supply_vs_sales
  • 进多卖少、进货暴增未跟上销

高级客单与连带

  • analyze_ticket_and_association
  • 列表客单 + 商品连带率

高级异常 / 查单 / 简报

  • detect_business_anomalies
  • investigate_order
  • generate_store_brief

预测型（本机统计算，豆包只解读）

预测值由移动平均 / 环比情景 / 星期效应等可解释算法算出，写入工具返回；模型不得改写数字。历史不足（建议 ≥14～28 天）则明确「无法预测」。
工具（拟）作用
forecast_category_sales分类销售额/数量未来 N 日
forecast_item_sales单品或 TOP 品销量预测
forecast_payment_totals收银实收走势外推
suggest_replenishment补货关注清单（预测销 vs 近进货）
forecast_brief下周经营情景摘要

本机桥配置（原型）

Python MCP 查库 + 统计算；对话用豆包/Cursor。不用 Node，无需在本机配大模型 Key。

启动：报表工具侧栏「AI 分析」→「启动 MCP 桥」，或 python -m 销售报表统计.ai_bridge。取数/对账均在本机进程内完成。

      

    


    
    

      

        
怎么用（连本机库）

        
本工具不内置聊天。推荐：本机 MCP 直连 SQLite，在豆包/Cursor 提问；技能约束「先取数再回答」。


        

          推荐（默认）：下载数据 → 侧栏「AI 分析」启动 MCP 桥 → 复制豆包连接参数 → 导入技能后提问。

          可反复换条件追问，比一次性导出 JSON 更强。
        


        
路径 A：本机 MCP（推荐）

        
    
          
  1. 在各报表菜单把日期「下载缺失并刷新」（当天每次重下）。
    2. 
          
  2. 侧栏「AI 分析」→ 启动 MCP 桥，确认状态为运行中。
    3. 
          
  3. 复制豆包参数：URL http://127.0.0.1:17681/mcp，Header Authorization: Bearer 8848。
    4. 
          
  4. 导入技能 skills/yunshouyin-report-ai，在豆包提问：「先看覆盖，再总结销售」等。
    5. 
        

        
{
  "mcpServers": {
    "yunshouyin-report-ai": {
      "url": "http://127.0.0.1:17681/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer 8848" }
    }
  }
}


        
路径 B：导出 JSON（备用，无 MCP 时）

        
    
          
  1. 「AI 分析」→ 选店/日期 → 导出 JSON（备用）。
    2. 
          
  2. 导入技能后把 JSON 拖进对话（不能实时换条件）。
    3. 
        


        
示例话术

        
    
          
  • 单店「本月销售分类总结」「滞销 TOP20」（可省略店名）
    • 
          
  • 多店「对比城东和城西」「全部店支付结构」
    • 
          
  • 高级「进货和货流对一下账」「哪些供应商进多卖少」
    • 
          
  • 预测「按近几日趋势，下周销售大概怎样」（须说明是情景，禁止编精确金额）
    • 
        

        
单店可省略店名；多店要说清。数字只能来自 MCP/附件。禁止编造。

      

    


    
原型 · 推荐：本机 MCP 连 SQLite · 导出 JSON 为备用