NASA MCP Server

Hvad gør “NASA” MCP Server?

NASA MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der giver en standardiseret grænseflade, så AI-modeller kan interagere med NASAs omfattende udvalg af datakilder. Ved at forbinde til over 20 NASA-datakilder gennem én samlet grænseflade kan AI-assistenter og udviklere nemt hente, behandle og håndtere NASA-data uden at skulle håndtere kompleksiteten af flere forskellige API’er. Serveren tilbyder standardiserede dataformater, optimeret til AI-brug, automatisk parametertjek, håndtering af grænser for forespørgsler og understøtter forskellige billedformater. Dette kraftfulde værktøj gør det muligt for AI-agenter at udføre opgaver som at forespørge astronomiske data, få adgang til Jordbilleder, håndtere videnskabelige datasæt og meget mere, hvilket forbedrer udvikleres arbejdsgange indenfor forskning, undervisning og opdagelse.

Liste over Prompter

Ingen oplysninger om genanvendelige prompt-skabeloner er tilgængelige i arkivet.

Liste over Ressourcer

• APOD (Astronomy Picture of the Day): Giver daglige astronomiske billeder og tilhørende metadata fra NASA.
• EPIC (Earth Polychromatic Imaging Camera): Tilbyder satellitbilleder af Jorden, der fanger atmosfæriske og overflademæssige fænomener.
• NASA Open API: Generel adgang til forskellige NASA-datasæt, hvilket muliggør adgang til offentlige videnskabelige og billeddata.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicitte værktøjsdefinitioner fundet i de tilgængelige filer (såsom server.py eller lignende). Serverens værktøjer er sandsynligvis API-endepunkterne til NASA-ressourcer, såsom hentning af APOD- eller EPIC-data, men ingen formelle værktøjsprimitiver er dokumenteret.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Astronomiundervisning: Lærere og elever kan nemt hente dagens rum-billeder og forklaringer via APOD-ressourcen og gøre astronomitimerne mere interaktive.
• Jordovervågning: Forskere kan få adgang til opdaterede EPIC-satellitbilleder til studier af vejr og miljøændringer.
• Udforskning af rumdata: Udviklere kan bygge applikationer, der fremhæver NASAs åbne data, såsom missionsdetaljer, satellitpositioner eller billedgallerier, via én samlet grænseflade.
• AI-modelleringstræning: Data scientists kan indsamle et bredt udvalg af mærkede NASA-datasæt til træning af maskinlæringsmodeller indenfor rumvidenskab eller jordobservation.
• Automatiseret rapportering: AI-assistenter kan automatisk generere rapporter eller opsummeringer om aktuelle astronomiske begivenheder ved brug af NASAs opdaterede datakilder.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen installationsvejledning fundet for Windsurf.

Claude

Ingen installationsvejledning fundet for Claude.

Cursor

1. Sørg for, at du bruger Cursor version 0.45.6+.
2. Få din NASA API-nøgle fra https://api.nasa.gov/.
3. Opret eller redigér en mcp.json-fil i din Cursor-konfigurationsmappe.
4. Tilføj følgende JSON-udsnit:

   {
     "mcpServers": {
       "nasa-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@programcomputer/nasa-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "NASA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Genstart Cursor for at indlæse den nye MCP-server og værktøjer.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler i din konfiguration:

"env": {
  "NASA_API_KEY": "your-api-key"
}

Erstat "your-api-key" med din faktiske NASA API-nøgle.

Cline

Ingen installationsvejledning fundet for Cline.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "nasa-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner. Husk at ændre “nasa-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

NASA MCP Server tilbyder en solid bro mellem AI-agenter og NASAs åbne data, med klar opsætning for Cursor og god dokumentation af funktioner og ressourcer. Dog mangler der detaljeret dokumentation om prompt-skabeloner og formelle værktøjsprimitiver samt omtale af avancerede MCP-funktioner som rødder eller sampling. For udviklere med interesse for NASA-data giver den værdi, men vil have fordel af udvidet MCP-native dokumentation og instruktioner til flere platforme.

MCP-score

Samlet vurdering: 6/10 — Fremragende til NASA-data og nem Cursor-opsætning, men mangler avancerede MCP-funktioner og tydelige værktøjsdefinitioner.