How do I call this tool?

POST a JSON-RPC 2.29 tools/call request to https://mackorn.cn/ai/api/mcp.php with name "mackorn_selection_report". No installation is required.

Is the model based on published literature?

Yes. The particle-size and flow models are independently implemented from Whiten (1972) and Bond (1952); the implementation is MIT-licensed and auditable. Vendor data comes from MACKORN parameter tables. Every number carries its source; unknown values return null rather than an estimate.

mackorn_selection_report — Can you produce a complete selection report?

What it answers

把生产线配置、圆锥破选型、MCFM 诊断、成本估算串成一份 Markdown 选型报告，并自动汇总全部"假设与来源"和"风险与待确认项"。

Input parameters

Parameter	Type	Description
`title`	string	报告标题。
`project`	string	项目名称。
`target_tph`	number	目标处理量 t/h（必填，用于生产线配置与选型）。
`max_feed_mm`	number	原矿/本段最大给料粒度 mm。
`target_product_mm`	number	最终产品粒度 mm。
`stage`	string	圆锥破工序段。
`ore`	string	矿石名称/硬度备注。
`closed_circuit`	boolean	是否闭路（默认 true）。
`cumulative_retained`	array	长度 8 的累积筛余百分比数组，用于 MCFM 诊断（可选）。
`include_cost`	boolean	是否纳入成本估算（默认 true）。
`cost_model`	string	成本估算所用机型。
`cost_units`	integer	成本估算台数。
`cost_tph`	number	成本估算对应处理量 t/h。
`electricity_price`	number	电价元/kWh。
`hours_per_year`	integer	年运行小时数。
`include_wear`	boolean	是否纳入衬板磨损设计（默认 false）。
`wear_rates`	array	各截面实测磨损速率（可选）。

Worked example (real output, not a mock-up)

Run via: local plugin

Input:

{
  "target_tph": 500,
  "max_feed_mm": 300
}

Output (first fields):

Field	Value
`markdown`	# MACKORN 液压圆锥破碎机选型与生产线方案 - 项目：(未命名项目) - 日期：2026-10-21 - 生成器：MACKORN DSH 插件 v1.0（数学内核源自 M
`assumptions`	[11 项]
`warnings`	[6 项] ["按输送量 575 t/h 选 B1000 即可，但给料最大 300mm 要求带宽不小于 B1200（MACKORN《16-皮带输送机配置手册》：入料粒度越大要求带宽越宽）","[知识库] 未提供矿石名称 —— 无法给出腔型/衬板/段数提示，也无法查对标案例","按给料最大粒度 300mm 收窄腔型池：EC/C/MC → EC/C","目标 500 t/h 需 2 台并联：当前约束下单台净给料能力上限约 437 t/h（NH890 EC 腔 @ CSS 70mm），按不超负荷配置"]

How to call it

POST a JSON-RPC 2.0 request to the public MCP endpoint — no installation, no API key:

curl -s https://mackorn.cn/ai/api/mcp.php \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",
       "params":{"name":"mackorn_selection_report","arguments":{"target_tph":500,"max_feed_mm":300}}}'

Endpoint: https://mackorn.cn/ai/api/mcp.php · Registry: cn.mackorn/mackorn-cone-crusher · npm: mackorn-cone-crusher

Data sources and limits

Particle-size and flow models are independently implemented from published literature (Whiten 1972; Bond 1952). Vendor parameters come from MACKORN NH/NS tables. Every output carries assumptions[] and warnings[]; unknown values are returned as null, never estimated. Literature parameters must be calibrated against on-site sieve data before use in a formal proposal.

A hydraulic cone crusher is a secondary/tertiary machine: feed above roughly 350 mm is refused.