aranet4 MCP Server

Wat doet de “aranet4” MCP Server?

De aranet4 MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die is ontworpen om je Aranet4 CO2-sensorapparaat en de bijbehorende lokale database te beheren. Door AI-assistenten en externe gegevensbronnen te verbinden, maakt deze server naadloze interactie met je apparaat mogelijk voor taken zoals het scannen naar nabijgelegen apparaten, ophalen en opslaan van meetgegevens en het opvragen van historische sensorwaarden. Het ondersteunt automatische updates, begeleide configuratie en zelfs visualisatie van gegevens voor clients die afbeeldingen ondersteunen. De server verbetert ontwikkelaarsworkflows door de integratie van milieusensordata in bredere LLM-gestuurde automatiseringen te vereenvoudigen, waardoor het makkelijker wordt om luchtkwaliteit te monitoren, trends te volgen en apparaatinstellingen programmatisch te beheren.

Lijst van Prompts

Er zijn geen expliciete prompt-templates gedocumenteerd in de repository of README.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst van Resources

Er zijn geen expliciete resources gedocumenteerd in de repository of README.

Lijst van Tools

Configuratie en Hulpmiddelen:

• init_aranet4_config: Begeleide configuratie van het Aranet4-apparaat.
• scan_devices: Scant naar nabijgelegen Bluetooth Aranet4-apparaten.
• get_configuration_and_db_stats: Haalt de huidige config.yaml en algemene statistieken uit de lokale SQLite-database op.
• set_configuration: Zet waarden in config.yaml.

Om historische data bij te werken:

• fetch_new_data: Haalt nieuwe data op van het geconfigureerde Aranet4-apparaat en slaat deze op in de lokale database.

Om historische data op te vragen:

• get_recent_data: Haalt recente data op uit de lokale database; het aantal metingen kan worden opgegeven.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Milieumonitoring: Scan en haal automatisch luchtkwaliteits- en CO2-gegevens op van nabijgelegen Aranet4-apparaten en sla deze op in een lokale database voor verdere analyse.
• Historische Data-analyse: Raadpleeg en bekijk eerdere sensorwaarden om trends of afwijkingen in de luchtkwaliteit in de tijd te identificeren, nuttig voor onderzoekers of facilitair managers.
• Geautomatiseerde Configuratie: Gebruik AI-begeleide of handmatige tools om snel Aranet4-apparaten in te stellen en te configureren, waardoor de installatietijd voor niet-technische gebruikers wordt verkort.
• Visualisatie en Rapportage: Voor clients die beeldoutput ondersteunen, genereer en visualiseer grafieken van recente metingen voor eenvoudige interpretatie en rapportage.
• Beheer van Apparaatvloten: Scan en beheer meerdere Aranet4-apparaten in een ruimte, voor gecentraliseerde monitoring en configuratie.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten: Zorg dat je Node.js en Python hebt geïnstalleerd.
2. Clone en installeer de server:

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

3. Installeer afhankelijkheden: Gebruik uv of pip install . naar voorkeur.
4. Bewerk Windsurf-configuratie: Voeg de aranet4-server toe aan het mcpServers-gedeelte.
5. Sla op en herstart Windsurf.
6. Verifieer: Controleer of je apparaat wordt gedetecteerd en de data toegankelijk is.

Voorbeeld JSON:

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

Let op: Om API-sleutels of gevoelige informatie te beveiligen, gebruik je omgevingsvariabelen:

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

Claude

1. Volg stappen 1–3 hierboven.
2. Bewerk het Claude Desktop-configuratiebestand: Te vinden op ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Voeg de aranet4-server toe zoals hierboven getoond.
4. Sla op en herstart Claude Desktop.
5. Gebruik init aranet4 voor begeleide setup.

Cursor

1. Volg stappen 1–3 hierboven.
2. Bewerk het Cursor-configuratiebestand: Te vinden op ~/.cursor/mcp.json.
3. Voeg de aranet4-server JSON-configuratie toe.
4. Sla op en herstart Cursor.
5. Gebruik init aranet4 voor begeleide setup.

Cline

1. Volg stappen 1–3 hierboven.
2. Bewerk het relevante Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de aranet4-server JSON-configuratie toe.
4. Sla op en herstart Cline.
5. Gebruik de interactieve configuratietool voor setup.

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je eerst het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. In het systeem MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-serverdetails toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “aranet4” te wijzigen naar de naam van je eigen MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server URL.

Overzicht

Onze mening

De aranet4 MCP-server biedt sterke functionaliteit voor Aranet4-apparaatbeheer en omgevingsdetectie, met duidelijke tool-integratie en goede platformondersteuning. Echter, het ontbreekt aan gedocumenteerde prompt-templates en expliciete MCP-resource-definities, evenals geavanceerde MCP-functies zoals sampling en roots. De installatie-instructies zijn praktisch en gedetailleerd, vooral voor populaire AI-devtools. Al met al is dit een solide en praktische MCP-implementatie voor zijn domein.

MCP Score

Beoordeling: 6/10 – Geweldige apparaat-specifieke functionaliteit, maar mist bredere MCP-functies en documentatie over prompts/resources.