
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server prepája AI asistentov a Kubernetes/OpenShift clustre, čím umožňuje programovateľnú správu zdrojov, operácie s podmi a DevOps automatizáciu...
Spravujte a monitorujte vaše Aranet4 CO2 senzory pomocou aranet4 MCP Servera—automatizujte zber, konfiguráciu a reportovanie dát o kvalite vzduchu cez AI workflowy FlowHunt.
Aranet4 MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) určený na správu vášho zariadenia Aranet4 CO2 senzor a pridruženej lokálnej databázy. Prepojením AI asistentov a externých dátových zdrojov umožňuje tento server bezproblémovú interakciu s vaším zariadením pre úlohy ako skenovanie blízkych zariadení, získavanie a ukladanie meraní, či dopytovanie historických údajov zo senzora. Podporuje automatické aktualizácie, asistovanú konfiguráciu a dokonca aj vizualizáciu dát pre klientov, ktorí podporujú obrázky. Server zjednodušuje vývojárske workflowy tým, že uľahčuje integráciu environmentálnych senzorových dát do širších LLM automatizácií, čo uľahčuje monitorovanie kvality vzduchu, sledovanie historických trendov a programovateľnú správu nastavení zariadenia.
V repozitári alebo README nie sú zdokumentované žiadne explicitné prompt šablóny.
V repozitári alebo README nie sú zdokumentované žiadne explicitné zdroje.
Konfigurácia a nástroje:
config.yaml
a všeobecné štatistiky z lokálnej SQLite databázy.config.yaml
.Pre aktualizáciu historických dát:
Pre dopytovanie historických dát:
git clone git@github.com:diegobit/aranet4-mcp-server.git
cd aranet4-mcp-server
uv
alebo pip install .
podľa preferencie.mcpServers
.Príklad JSON:
"mcpServers": {
"aranet4": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/aranet4-mcp-server/",
"run",
"src/server.py"
]
}
}
Poznámka: Pre zabezpečenie API kľúčov alebo citlivých údajov použite environmentálne premenné:
"aranet4": {
"env": {
"ARANET4_API_KEY": "your_api_key_here"
},
"inputs": {}
}
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
.init aranet4
pre sprievodcu nastavením.~/.cursor/mcp.json
.init aranet4
pre sprievodcu nastavením.Použitie MCP vo FlowHunt
Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu najprv pridajte MCP komponent do vášho workflowu a prepojte ho s AI agentom:
Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii konfigurácie systémového MCP vložte údaje vášho MCP servera v tomto JSON formáte:
{
"aranet4": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “aranet4” na meno vášho vlastného MCP servera a URL na adresu vášho servera.
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | |
Zoznam promptov | ⛔ | Prompt šablóny nie sú zdokumentované. |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Nie sú explicitne zdokumentované MCP zdroje. |
Zoznam nástrojov | ✅ | Pozri vyššie uvedené nástroje. |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Je možné použiť environmentálne premenné v config JSON. |
Podpora sampling (menej dôležité pri hodnotení) | ⛔ | Nie je spomenutá podpora sampling. |
Aranet4 MCP server poskytuje silnú funkcionalitu pre správu zariadení Aranet4 a environmentálne snímanie s jasne vystavenými nástrojmi a dobrou podporou platforiem. Chýbajú však zdokumentované prompt šablóny a explicitné MCP zdroje, ako aj pokročilé MCP funkcie ako sampling a roots. Inštrukcie na nastavenie sú praktické a detailné, najmä pre populárne AI vývojárske nástroje. Celkovo ide o robustnú a praktickú MCP implementáciu pre svoju oblasť.
Má LICENSE súbor? | ⛔ (LICENSE súbor nebol nájdený) |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ✅ |
Počet Forkov | 5 |
Počet Stars | 3 |
Hodnotenie: 6/10 – Výborná špecializovaná funkcionalita pre konkrétne zariadenia, ale chýbajú širšie MCP funkcie a dokumentácia promptov/zdrojov.
Aranet4 MCP Server je integračná vrstva, ktorá spája Aranet4 CO2 senzory s AI nástrojmi ako FlowHunt. Umožňuje skenovanie zariadení, zber dát, historickú analýzu a automatizovanú konfiguráciu, vďaka čomu je monitorovanie prostredia jednoduché a programovateľné.
Môžete automatizovať monitorovanie prostredia, naplánovať pravidelné získavanie CO2 dát, analyzovať historické trendy, vizualizovať kvalitu vzduchu a spravovať nastavenia viacerých zariadení Aranet4—všetko priamo v rámci svojich FlowHunt workflowov alebo iných podporovaných AI vývojárskych nástrojov.
Citlivé informácie, ako sú API kľúče, by mali byť pridané ako environmentálne premenné v konfigurácii vášho MCP servera. Týmto spôsobom ostanú vaše prihlasovacie údaje bezpečné a nebudú vystavené v kóde alebo konfiguračných súboroch.
Áno, ak váš klient podporuje výstup obrázkov, aranet4 MCP Server dokáže generovať a vrátiť grafy najnovších meraní zo senzora, čo zjednodušuje reportovanie a analýzu.
Momentálne aranet4 MCP Server neobsahuje explicitné šablóny promptov ani pokročilé MCP funkcie ako sampling; sústreďuje sa na robustnú správu zariadení a operácie s dátami pre senzory Aranet4.
Začnite monitorovať a analyzovať vaše prostredie pripojením vašich Aranet4 CO2 senzorov do FlowHunt. Automatizujte workflowy kvality vzduchu a vylepšite vaše AI automatizácie ešte dnes.
Kubernetes MCP Server prepája AI asistentov a Kubernetes/OpenShift clustre, čím umožňuje programovateľnú správu zdrojov, operácie s podmi a DevOps automatizáciu...
ArangoDB MCP Server umožňuje plynulú interakciu medzi AI agentmi a databázou ArangoDB, podporuje základné databázové operácie ako dotazovanie, vkladanie, aktual...
Server mcp-vision MCP prepája modely počítačového videnia z HuggingFace – ako napríklad zero-shot detekciu objektov – s FlowHuntom a ďalšími AI platformami, čím...