
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.
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-...