Servidor aranet4 MCP

¿Qué hace el servidor “aranet4” MCP?

El servidor aranet4 MCP es un servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñado para gestionar tu dispositivo sensor de CO2 Aranet4 y su base de datos local asociada. Al conectar asistentes de IA y fuentes de datos externas, este servidor permite una interacción sin problemas con tu dispositivo para tareas como escanear dispositivos cercanos, obtener y almacenar datos de medición, y consultar lecturas históricas del sensor. Soporta actualizaciones automáticas, configuración asistida e incluso visualización de datos para clientes compatibles con imágenes. El servidor mejora los flujos de trabajo de los desarrolladores al simplificar la integración de datos de sensores ambientales en automatizaciones más amplias impulsadas por LLM, facilitando el monitoreo de la calidad del aire, el seguimiento de tendencias históricas y la gestión programática de configuraciones del dispositivo.

Lista de Prompts

No se documentan plantillas de prompts explícitas en el repositorio ni en el README.

Lista de Recursos

No se documentan recursos explícitos en el repositorio ni en el README.

Lista de Herramientas

Configuración y utilidades:

• init_aranet4_config: Configuración asistida del dispositivo Aranet4.
• scan_devices: Escanea dispositivos Aranet4 cercanos por Bluetooth.
• get_configuration_and_db_stats: Recupera el config.yaml actual y estadísticas generales de la base de datos SQLite local.
• set_configuration: Establece valores dentro de config.yaml.

Para actualizar datos históricos:

• fetch_new_data: Recupera nuevos datos del dispositivo Aranet4 configurado y los guarda en la base de datos local.

Para consultar datos históricos:

• get_recent_data: Recupera datos recientes de la base de datos local; se puede especificar el número de mediciones.

Casos de uso de este servidor MCP

• Monitoreo ambiental: Escanea y recupera automáticamente datos de calidad del aire y CO2 de dispositivos Aranet4 cercanos, almacenándolos en una base de datos local para análisis posterior.
• Análisis de datos históricos: Consulta y revisa lecturas pasadas del sensor para identificar tendencias o anomalías en la calidad del aire a lo largo del tiempo, beneficiando a investigadores o gestores de instalaciones.
• Configuración automatizada: Usa herramientas asistidas por IA o manuales para configurar y ajustar rápidamente los dispositivos Aranet4, reduciendo el tiempo de configuración para usuarios no técnicos.
• Visualización y reportes: Para clientes que soportan salida de imágenes, genera y visualiza gráficos de mediciones recientes para su fácil interpretación y reporte.
• Gestión de flotas de dispositivos: Escanea y gestiona múltiples dispositivos Aranet4 en un espacio, permitiendo monitoreo y configuración centralizados.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Requisitos previos: Asegúrate de tener instalados Node.js y Python.
2. Clona y configura el servidor:

   git clone git@github.com:diegobit/aranet4-mcp-server.git
   cd aranet4-mcp-server
   

3. Instala las dependencias: Usa uv o pip install . según prefieras.
4. Edita la configuración de Windsurf: Agrega el servidor aranet4 a la sección mcpServers.
5. Guarda y reinicia Windsurf.
6. Verifica: Comprueba que tu dispositivo sea detectado y los datos estén accesibles.

Ejemplo JSON:

"mcpServers": {
  "aranet4": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/aranet4-mcp-server/",
      "run",
      "src/server.py"
    ]
  }
}

Nota: Para proteger claves API o información sensible, utiliza variables de entorno:

"aranet4": {
  "env": {
    "ARANET4_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Sigue los pasos 1–3 anteriores.
2. Edita el archivo de configuración de Claude Desktop: Ubicado en ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Añade el servidor aranet4 como se muestra arriba.
4. Guarda y reinicia Claude Desktop.
5. Usa init aranet4 para la configuración guiada.

Cursor

1. Sigue los pasos 1–3 anteriores.
2. Edita el archivo de configuración de Cursor: Ubicado en ~/.cursor/mcp.json.
3. Inserta la configuración JSON del servidor aranet4.
4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Usa init aranet4 para la configuración guiada.

Cline

1. Sigue los pasos 1–3 anteriores.
2. Edita tu archivo de configuración relevante de Cline.
3. Agrega la configuración JSON del servidor aranet4.
4. Guarda y reinicia Cline.
5. Usa la herramienta de configuración interactiva para la configuración.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "aranet4": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA puede usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “aranet4” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la propia de tu servidor MCP.

Resumen

Nuestra opinión

El servidor aranet4 MCP ofrece una utilidad sólida para la gestión de dispositivos Aranet4 y la sensorización ambiental, con una clara exposición de herramientas y buen soporte de plataforma. Sin embargo, carece de plantillas de prompts documentadas y definiciones explícitas de recursos MCP, así como de características avanzadas de MCP como muestreo y raíces. Las instrucciones de configuración son prácticas y detalladas, especialmente para herramientas de desarrollo de IA populares. En general, es una implementación MCP sólida y práctica para su dominio.

Puntuación MCP

Valoración: 6/10 – Gran utilidad específica para dispositivos, pero faltan características MCP más amplias y documentación sobre prompts/recursos.