
AI-agent för NASA MCP-server
Koppla enkelt dina AI-applikationer till över 20 NASA API:er med integrationen till NASA MCP-servern. Denna Model Context Protocol-server standardiserar dataåtkomst och tillhandahåller enhetliga gränssnitt, avancerad felhantering och LLM-anpassade format för planetdata, bilder, väder och mycket mer. Ge dina agenter tillförlitlig och skalbar åtkomst till NASA-data för forskning, analys och rymdutforskningslösningar.

Enhetlig NASA API-åtkomst för AI-agenter
Integrera över 20 NASA-datakällor i ditt arbetsflöde med ett enda protokoll. NASA MCP-servern erbjuder ett standardiserat, AI-optimerat gränssnitt för åtkomst till planetbilder, väderdata, närjordsobjekt, exoplanetarkiv och mycket mer. Förenkla dina datapipelines, påskynda AI-forskning och bygg avancerad analys med smidig API-hantering.
- 20+ NASA-datakällor.
- Förenkla åtkomst till APOD, Mars Rover Photos, NEO, GIBS, POWER och fler via en enda API-endpoint.
- Standardiserade dataformat.
- Ta emot alla svar i AI-klara, konsekventa strukturer för smidig LLM- och analysintegration.
- Automatisk validering & felhantering.
- Inbyggd parametervalidering, hantering av åtkomstbegränsningar och robust felrapportering för tillförlitlighet.
- Optimerad för AI-arbetslaster.
- Datakonvertering och formatering anpassad för maskininlärning och modellkontext.

Inbyggd säkerhet, loggning och regelefterlevnad
NASA MCP-servern följer strikta säkerhetsrutiner såsom inmatningsvalidering, åtkomstbegränsning och ingen godtycklig kodkörning. Dra nytta av detaljerad loggning för driftstatus, prestandaövervakning och felspårning—vilket säkerställer transparens, spårbarhet och regelefterlevnad för affärskritiska applikationer.
- Inmatningsvalidering & sanering.
- Alla förfrågningar valideras med Zod-scheman och skyddas mot injektion och felaktiga format.
- Omfattande loggning.
- Spåra driftstatus, prestanda, åtkomstbegränsningar och fel för full operativ insyn.
- Åtkomstbegränsning & timeout-kontroller.
- Förebygger missbruk och säkerställer hög tillgänglighet med avancerad åtkomstbegränsning och timeout-hantering.

Enkel installation, plattformsoberoende och utvecklarvänlig
Kom igång direkt med npx, manuell installation eller konfiguration i Cursor. NASA MCP-servern är helt plattformsoberoende (Windows, macOS, Linux) och levereras med omfattande dokumentation, SDK-exempel och ett färdigt testverktyg för snabb onboarding.
- Omedelbar npx & CLI-distribution.
- Starta servern med ett enda kommando eller konfigurera via Cursor för snabb prototypning.
- Plattformsoberoende kompatibilitet.
- Körs smidigt på Windows-, macOS- och Linux-miljöer.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga NASA MCP-integrationer
Följande verktyg finns tillgängliga som en del av NASA MCP-integrationen:
- nasa/apod
Hämta NASAs Astronomy Picture of the Day med valfria filter såsom datum, antal eller miniatyr.
- nasa/mars-rover
Sök Mars Rover-bilder och data efter namn på rover, sol, jorddatum eller kameratyp.
- nasa/neo
Sök efter närjordsobjekt inom ett specifikt datumintervall för att få tillgång till asteroid- och objektdata.
- nasa/gibs
Få tillgång till satellitbilder från NASAs Global Imagery Browse Services genom att ange lager, datum och format.
- nasa/power
Hämta global energidata inklusive väder- och klimatvariabler för angivna platser och datum.
Standardisera AI-åtkomst till NASA-data med NASA MCP-server
Koppla enkelt dina AI-modeller till över 20 NASA API:er via ett enda, enhetligt protokoll. Förenkla integrering av rymddata, säkerställ LLM-kompatibilitet och påskynda dina AI-projekt med robusta verktyg och omfattande dokumentation.
Vad är NASA MCP-server
NASA MCP-servern, utvecklad av ProgramComputer, är en specialiserad Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att ge smidig åtkomst till över 20 NASA-datakällor via ett enda, standardiserat gränssnitt. Dess huvudsakliga syfte är att överbrygga klyftan mellan NASAs stora mängd publikt tillgängliga API:er och AI-modeller, vilket gör det enkelt för utvecklare och forskare att konsumera NASA-data i format optimerade för artificiell intelligens. Servern automatiserar parametervalidering, felhantering, hantering av åtkomstbegränsningar och stödjer olika bildformat. Den har även datakonvertering för LLM (Large Language Model)-kompatibilitet och säkerställer omfattande plattformsstöd (Windows, macOS, Linux). Viktigt att notera är att det är ett självständigt öppen källkodsprojekt och inte officiellt associerat med NASA, men utnyttjar NASAs öppna data för avancerade användningsområden.
Kapabiliteter
Vad vi kan göra med NASA MCP-server
Med NASA MCP-servern kan användare enkelt hämta, aggregera och interagera med NASAs olika datamängder via ett enhetligt gränssnitt. Denna tjänst förenklar åtkomst till komplexa API:er och erbjuder automatisk formatering och konvertering av data för användning i AI-drivna applikationer. Servern stöder effektiv parametervalidering, felhantering och hantering av API-åtkomstbegränsningar, vilket gör den idealisk för utvecklare, forskare och AI-agenter som vill integrera rymd-, jordvetenskaplig och astronomisk data i sina arbetsflöden.
- Enhetlig NASA-dataåtkomst
- Interagera sömlöst med över 20 NASA API:er och datamängder via ett enda protokoll.
- AI-klara dataformat
- Ta automatiskt emot data i standardiserade format optimerade för konsumtion av AI-modeller och LLM:er.
- Automatisk validering & felhantering
- Säkerställ robusta API-interaktioner med inbyggd validering och felhantering.
- Plattformsoberoende stöd
- Distribuera och kör servern på Windows-, macOS- eller Linux-miljöer.
- Dokumentation & exempel
- Få tillgång till omfattande guider och användningsexempel för snabb integration och avancerad användning.

Vad är NASA MCP-server
AI-agenter och utvecklare drar nytta av NASA MCP-servern genom att få smidig, tillförlitlig åtkomst till ett stort antal av NASAs publika datamängder. Det standardiserade gränssnittet och de AI-optimerade formaten minskar utvecklingstiden, förbättrar datakvaliteten och möjliggör avancerad automatisering för forskning, analys och applikationsutveckling inom jordvetenskap, astronomi och rymdutforskning.