Servidor MCP de Chronulus

Integra agentes de pronóstico y predicción de Chronulus en tus flujos de trabajo de IA con el Servidor MCP de Chronulus—ideal para análisis en tiempo real, implementaciones seguras y automatización de pronósticos escalable.

Servidor MCP de Chronulus

¿Qué hace el Servidor MCP de “Chronulus”?

El Servidor MCP de Chronulus actúa como una plataforma middleware que conecta asistentes de IA—como agentes de pronóstico y predicción—con fuentes de datos y servicios externos. Su propósito principal es mejorar los flujos de trabajo impulsados por IA para pronósticos y análisis predictivos, permitiendo una integración fluida con los sistemas propietarios de IA de Chronulus. A través de este servidor, los clientes de IA pueden realizar tareas como consultar modelos de predicción, recuperar datos de pronóstico y gestionar interacciones con agentes, todo en tiempo real. Al exponer interfaces estandarizadas para la comunicación, Chronulus MCP permite a los desarrolladores aprovechar herramientas avanzadas de IA dentro de sus entornos de desarrollo, optimizando flujos de trabajo que requieren análisis de datos complejos, pronóstico de series temporales y modelado predictivo.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Recursos

No se listan recursos explícitos en el repositorio ni en la documentación.

Lista de Herramientas

No se listan herramientas específicas en la documentación disponible ni en la estructura del repositorio. El archivo server.py no está presente o no es accesible según la información disponible.

Casos de uso de este Servidor MCP

  • Pronóstico y Predicción: Conecta agentes de IA con modelos de pronóstico de Chronulus para predicciones en tiempo real, ayudando a desarrolladores y analistas a automatizar y optimizar sus flujos de trabajo de pronóstico.
  • Integración con Claude Desktop: Añade fácilmente capacidades avanzadas de predicción dentro del cliente de escritorio de Claude, permitiendo acceso directo a los agentes de Chronulus desde espacios de trabajo de IA populares.
  • Implementación Dockerizada: Despliega rápidamente servicios de pronóstico en diferentes entornos utilizando Docker, mejorando la portabilidad y escalabilidad para casos de uso empresariales y de investigación.
  • Gestión de Claves API: Gestiona y rota de forma segura las claves API de Chronulus para un acceso seguro y conforme a los servicios de predicción, apoyando políticas de seguridad organizacional.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración específicas para Windsurf en el repositorio ni en la documentación.

Claude

  1. Requisitos previos: Asegúrate de tener Python instalado y obtén una clave API de Chronulus.
  2. Ubica el archivo de configuración: Encuentra la configuración de Claude en:
    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  3. Instala Chronulus MCP:
    • Vía PyPI:
      pip install chronulus-mcp
    • O desde GitHub:
      git clone https://github.com/ChronulusAI/chronulus-mcp.git
      cd chronulus-mcp
      pip install .
      
  4. Edita el archivo de configuración: Añade el servidor MCP a claude_desktop_config.json:
    {
      "mcpServers": {
        "chronulus-agents": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "chronulus_mcp"],
          "env": {
            "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Verifica la configuración: Reinicia Claude y asegúrate de que el servidor de Chronulus aparezca como disponible.

Ejemplo de configuración en Docker:

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "CHRONULUS_API_KEY", "chronulus-mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Ejemplo de configuración UVX:

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "uvx",
      "args": ["chronulus-mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Protegiendo las claves API:
Utiliza siempre variables de entorno para las claves, como se muestra en el JSON env anterior.

Cursor

No se proporcionan instrucciones de configuración específicas para Cursor en el repositorio ni en la documentación.

Cline

No se proporcionan instrucciones de configuración específicas para Cline en el repositorio ni en la documentación.

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:

Flujo MCP de FlowHunt

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:

{
  "chronulus-agents": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA ahora puede usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “chronulus-agents” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu propio servidor MCP.


Resumen

SecciónDisponibilidadDetalles/Notas
ResumenIntroducción, uso y concepto explicados
Lista de PromptsNo se encontraron plantillas de prompts
Lista de RecursosNo se listan recursos explícitos
Lista de HerramientasNo hay lista de herramientas disponible
Protección de claves APIEjemplo de JSON para uso de variables de entorno
Soporte de muestreo (menos importante)Sin información sobre soporte de muestreo

Entre las secciones disponibles y los detalles técnicos ausentes, Chronulus MCP proporciona una guía clara de configuración y seguridad pero carece de definiciones documentadas de prompts, recursos y herramientas. Su enfoque está en la integración, no en la personalización avanzada.

Puntuación MCP

Tiene una LICENSE✅ (MIT)
¿Tiene al menos una herramienta?
Número de Forks8
Número de Estrellas73

Nuestra opinión

El Servidor MCP de Chronulus ofrece una vía de integración sencilla para agentes de pronóstico y proporciona instrucciones de configuración robustas, pero la falta de detalles sobre prompts, recursos y herramientas en la documentación limita su extensibilidad y transparencia. Según las dos tablas anteriores, calificaríamos este MCP con un 5/10 en usabilidad general y madurez del ecosistema.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el Servidor MCP de Chronulus?

El Servidor MCP de Chronulus es una plataforma middleware que conecta agentes de pronóstico/predicción de IA con los modelos propietarios de Chronulus y fuentes de datos externas. Permite la integración fluida y en tiempo real de herramientas avanzadas de predicción en flujos de trabajo de IA y entornos de desarrollo.

¿Cuáles son algunos casos de uso de Chronulus MCP?

Chronulus MCP es ideal para pronósticos en tiempo real, automatización de flujos de análisis, integración de herramientas de predicción en clientes de escritorio de IA como Claude, implementación de servicios de predicción escalables vía Docker y gestión segura de claves API.

¿Cómo protejo mis claves API para Chronulus MCP?

Utiliza siempre variables de entorno para almacenar y proporcionar claves API, como se muestra en los ejemplos de configuración. Evita codificar credenciales sensibles directamente en tu código o archivos de configuración.

¿Puedo usar Chronulus MCP con FlowHunt?

¡Sí! Agrega el componente MCP a tu flujo de trabajo de FlowHunt y configura la conexión MCP usando el formato JSON proporcionado. Esto permite que tus agentes de IA accedan directamente a las capacidades predictivas de Chronulus en tus flujos.

¿Chronulus MCP proporciona plantillas de prompts o definiciones de recursos?

No se documentan plantillas de prompts ni definiciones de recursos en el repositorio disponible. El enfoque está en la integración, no en la personalización de recursos incorporados.

¿Qué tan maduro es el ecosistema de Chronulus MCP?

Chronulus MCP es fácil de usar y ofrece guías de integración robustas, pero actualmente carece de herramientas extensas o soporte de prompts. Tiene una calificación de 5/10 en usabilidad y madurez basada en la documentación y características disponibles.

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