
Serwer Model Context Protocol (MCP)
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...

Zarządzaj i monitoruj swoje czujniki CO2 Aranet4 za pomocą aranet4 MCP Server—automatyzuj zbieranie danych o jakości powietrza, konfigurację i raportowanie dzięki przepływom pracy opartym na AI FlowHunt.
FlowHunt zapewnia dodatkową warstwę bezpieczeństwa między Twoimi systemami wewnętrznymi a narzędziami AI, dając Ci szczegółową kontrolę nad tym, które narzędzia są dostępne z Twoich serwerów MCP. Serwery MCP hostowane w naszej infrastrukturze można bezproblemowo zintegrować z chatbotem FlowHunt oraz popularnymi platformami AI, takimi jak ChatGPT, Claude i różne edytory AI.
aranet4 MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do zarządzania Twoim urządzeniem czujnika CO2 Aranet4 oraz powiązaną lokalną bazą danych. Łącząc asystentów AI i zewnętrzne źródła danych, ten serwer umożliwia płynną interakcję z urządzeniem do takich zadań, jak skanowanie pobliskich urządzeń, pobieranie i zapisywanie danych pomiarowych oraz zapytania o historyczne odczyty czujników. Obsługuje automatyczne aktualizacje, wspomaganą konfigurację, a nawet wizualizację danych dla klientów obsługujących obrazy. Serwer usprawnia pracę deweloperów przez prostą integrację danych z czujników środowiskowych z szerszymi automatyzacjami opartymi na LLM, ułatwiając monitorowanie jakości powietrza, śledzenie trendów historycznych i programowe zarządzanie ustawieniami urządzeń.
Brak jawnych szablonów promptów udokumentowanych w repozytorium lub README.
Brak jawnych zasobów udokumentowanych w repozytorium lub README.
Konfiguracja i narzędzia użytkowe:
config.yaml i ogólne statystyki z lokalnej bazy SQLite.config.yaml.Do aktualizacji danych historycznych:
Do zapytań o dane historyczne:
git clone git@github.com:diegobit/aranet4-mcp-server.git
cd aranet4-mcp-server
uv lub pip install . wg preferencji.mcpServers.Przykładowy JSON:
"mcpServers": {
  "aranet4": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/aranet4-mcp-server/",
      "run",
      "src/server.py"
    ]
  }
}
Uwaga: Aby zabezpieczyć klucze API lub dane wrażliwe, używaj zmiennych środowiskowych:
"aranet4": {
  "env": {
    "ARANET4_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.init aranet4 do prowadzonej konfiguracji.~/.cursor/mcp.json.init aranet4 do prowadzonej konfiguracji.Używanie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z przepływem FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:
Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wprowadź szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:
{
  "aranet4": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “aranet4” na nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.
| Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi | 
|---|---|---|
| Przegląd | ✅ | |
| Lista promptów | ⛔ | Brak udokumentowanych szablonów promptów. | 
| Lista zasobów | ⛔ | Brak jawnych zasobów MCP. | 
| Lista narzędzi | ✅ | Zobacz listę narzędzi powyżej. | 
| Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Można użyć zmiennych środowiskowych w pliku konfiguracyjnym JSON. | 
| Obsługa próbkowania (mniej istotne w ocenie) | ⛔ | Brak informacji o wsparciu próbkowania. | 
aranet4 MCP Server oferuje dużą użyteczność w zarządzaniu urządzeniami Aranet4 i pomiarach środowiskowych, z wyraźnie wystawionymi narzędziami i dobrą obsługą popularnych platform. Brakuje jednak udokumentowanych szablonów promptów, jawnych zasobów MCP oraz zaawansowanych funkcji jak próbkowanie czy roots. Instrukcje instalacji są praktyczne i szczegółowe, szczególnie dla popularnych narzędzi AI. To solidna i praktyczna implementacja MCP w swojej dziedzinie.
| Ma plik LICENSE | ⛔ (brak pliku LICENSE) | 
|---|---|
| Ma co najmniej jedno narzędzie | ✅ | 
| Liczba forków | 5 | 
| Liczba gwiazdek | 3 | 
Ocena: 6/10 – Świetna użyteczność dla urządzeń, ale brakuje szerszych funkcji MCP oraz dokumentacji promptów/zasobów.
aranet4 MCP Server to warstwa integracyjna, która łączy czujniki CO2 Aranet4 z narzędziami AI, takimi jak FlowHunt. Umożliwia skanowanie urządzeń, zbieranie danych, analizę historyczną i automatyczną konfigurację, co sprawia, że monitoring środowiska staje się płynny i programowalny.
Możesz zautomatyzować monitorowanie środowiska, planować regularne pobieranie danych CO2, analizować trendy historyczne, wizualizować jakość powietrza i zarządzać ustawieniami wielu urządzeń Aranet4 – wszystko w swoich przepływach FlowHunt lub innych wspieranych narzędziach developerskich AI.
Wrażliwe informacje, takie jak klucze API, powinny być dodawane jako zmienne środowiskowe w konfiguracji serwera MCP. Dzięki temu Twoje dane uwierzytelniające pozostaną bezpieczne i nie będą ujawnione w kodzie ani plikach konfiguracyjnych.
Tak, jeśli Twój klient obsługuje generowanie obrazów, aranet4 MCP Server może tworzyć i zwracać wykresy ostatnich pomiarów z czujników, ułatwiając raportowanie i analizę.
Obecnie aranet4 MCP Server nie zawiera jawnych szablonów promptów ani zaawansowanych funkcji MCP, takich jak próbkowanie; skupia się na solidnym zarządzaniu urządzeniami i operacjach na danych dla czujników Aranet4.
Rozpocznij monitorowanie i analizę swojego otoczenia, łącząc czujniki CO2 Aranet4 z FlowHunt. Automatyzuj przepływy pracy związane z jakością powietrza i zwiększ możliwości automatyzacji opartych na AI już dziś.
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Netdata MCP Server łączy asystentów AI i narzędzia automatyzacji z platformą monitorującą Netdata, umożliwiając dostęp w czasie rzeczywistym do metryk systemowy...
Serwer mcp-vision MCP łączy modele komputerowego widzenia HuggingFace—takie jak zero-shot object detection—z FlowHunt i innymi platformami AI, umożliwiając LLM-...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.


