Chronulus MCP-server

Chronulus MCP-server

Integrera Chronulus prognos- och prediktionsagenter i dina AI-arbetsflöden med Chronulus MCP-server – idealisk för realtidsanalys, säkra distributioner och skalbar prognosautomation.

Vad gör “Chronulus” MCP-servern?

Chronulus MCP-server fungerar som en mellanprogramvaruplattform som kopplar AI-assistenter – såsom prognos- och prediktionsagenter – med externa datakällor och tjänster. Dess huvudsakliga syfte är att förbättra AI-drivna arbetsflöden för prognoser och prediktiv analys genom att möjliggöra sömlös integration med Chronulus AI:s egna system. Via denna server kan AI-klienter utföra uppgifter som att fråga prediktionsmodeller, hämta prognosdata och hantera agentinteraktioner, allt i realtid. Genom att exponera standardiserade gränssnitt för kommunikation ger Chronulus MCP utvecklare möjlighet att utnyttja avancerade AI-verktyg i sina utvecklingsmiljöer och effektivisera arbetsflöden som kräver komplex dataanalys, tidsserieprognoser och prediktiv modellering.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita resurser listas i arkivet eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Inga specifika verktyg listas i tillgänglig dokumentation eller i arkivstrukturen. Filen server.py finns inte eller är inte tillgänglig utifrån tillgänglig information.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Prognos och prediktion: Koppla AI-agenter till Chronulus prognosmodeller för realtidsprognoser, vilket hjälper utvecklare och analytiker att automatisera och effektivisera sina prognosarbetsflöden.
  • Integration med Claude Desktop: Lägg enkelt till avancerade prediktionsfunktioner i Claudes skrivbordsklient och möjliggör direkt åtkomst till Chronulus-agenter från populära AI-arbetsytor.
  • Docker-baserad distribution: Distribuera snabbt prognostjänster över olika miljöer med Docker, vilket förbättrar portabilitet och skalbarhet för företag och forskning.
  • API-nyckelhantering: Hantera och rotera Chronulus API-nycklar säkert för trygg och regelkonform åtkomst till prediktionstjänster, i linje med organisationens säkerhetspolicyer.

Hur sätter man upp det

Windsurf

Inga Windsurf-specifika installationsinstruktioner tillhandahålls i arkivet eller dokumentationen.

Claude

  1. Förutsättningar: Se till att Python är installerat och skaffa en Chronulus API-nyckel.
  2. Leta upp konfigurationsfilen: Hitta din Claude-konfiguration på:
    • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  3. Installera Chronulus MCP:
    • Via PyPI:
      pip install chronulus-mcp
    • Eller från GitHub:
      git clone https://github.com/ChronulusAI/chronulus-mcp.git
      cd chronulus-mcp
      pip install .
      
  4. Redigera konfigurationsfilen: Lägg till MCP-servern i claude_desktop_config.json:
    {
      "mcpServers": {
        "chronulus-agents": {
          "command": "python",
          "args": ["-m", "chronulus_mcp"],
          "env": {
            "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
          }
        }
      }
    }
    
  5. Verifiera installationen: Starta om Claude och kontrollera att Chronulus-servern visas som tillgänglig.

Exempel på Docker-setup:

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "CHRONULUS_API_KEY", "chronulus-mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Exempel på UVX-setup:

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "uvx",
      "args": ["chronulus-mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

Skydda API-nycklar:
Använd alltid miljövariabler för nycklar, som visas i env-JSON ovan.

Cursor

Inga Cursor-specifika installationsinstruktioner tillhandahålls i arkivet eller dokumentationen.

Cline

Inga Cline-specifika installationsinstruktioner tillhandahålls i arkivet eller dokumentationen.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP-flöde

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfiguration klistrar du in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "chronulus-agents": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “chronulus-agents” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
ÖversiktIntro, användning och koncept förklarade
Lista över promptsInga promptmallar hittades
Lista över resurserInga explicita resurser listade
Lista över verktygIngen verktygslista tillgänglig
Skydd av API-nycklarExempel på JSON för användning av miljövariabler
Sampling-stöd (mindre viktigt i utvärdering)Ingen info om sampling-stöd

Mellan de tillgängliga sektionerna och saknad teknisk detalj ger Chronulus MCP tydlig vägledning för installation och säkerhet, men saknar dokumenterade prompt-, resurs- och verktygsdefinitioner. Fokus ligger på integration, inte djupgående anpassning.

MCP-betyg

Har LICENSE✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal forks8
Antal stjärnor73

Vår bedömning

Chronulus MCP-server erbjuder en enkel väg till integration för prognosagenter och robusta installationsinstruktioner, men bristen på information om prompts, resurser och verktyg i dokumentationen begränsar dess utbyggbarhet och transparens. Baserat på tabellerna ovan skulle vi ge denna MCP betyget 5/10 för generell användbarhet och ekosystemets mognad.

Vanliga frågor

Vad är Chronulus MCP-server?

Chronulus MCP-server är en plattform för mellanprogramvara som kopplar AI-förutsägelse-/prognosagenter till Chronulus' egna modeller och externa datakällor. Den möjliggör sömlös, realtidsintegration av avancerade prediktionsverktyg i AI-arbetsflöden och utvecklingsmiljöer.

Vilka användningsområden finns för Chronulus MCP?

Chronulus MCP är idealisk för realtidsprognoser, automatisering av analysarbetsflöden, integration av prediktionsverktyg i AI-skrivbordsklienter som Claude, distribution av skalbara prediktionstjänster via Docker och säker hantering av API-nycklar.

Hur skyddar jag mina API-nycklar för Chronulus MCP?

Använd alltid miljövariabler för att lagra och tillhandahålla API-nycklar, som visas i konfigurationsexemplen. Undvik att hårdkoda känsliga uppgifter i din kod eller konfigurationsfiler.

Kan jag använda Chronulus MCP med FlowHunt?

Ja! Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-arbetsflöde och konfigurera MCP-anslutningen med det angivna JSON-formatet. Detta gör att dina AI-agenter kan få tillgång till Chronulus prediktionsfunktioner direkt i dina flöden.

Tillhandahåller Chronulus MCP promptmallar eller resursdefinitioner?

Inga promptmallar eller resursdefinitioner är dokumenterade i det tillgängliga arkivet. Fokus ligger på integration, inte på inbyggd resursanpassning.

Hur moget är Chronulus MCP-ekosystemet?

Chronulus MCP är användarvänligt och har robusta integrationsguider, men saknar för närvarande omfattande verktyg eller promptstöd. Det får 5/10 i betyg för användbarhet och mognad baserat på tillgänglig dokumentation och funktioner.

Prova Chronulus MCP-server i FlowHunt

Lägg till avancerade prognos- och prediktionsfunktioner i dina AI-agenter. Integrera Chronulus MCP med FlowHunt för realtidsanalys och smartare arbetsflöden.

Lär dig mer

Cronlytic MCP-server
Cronlytic MCP-server

Cronlytic MCP-server

Cronlytic MCP-server ger sömlös AI-driven automation till serverlösa cron-jobbinfrastrukturer och möjliggör för LLM:er att hantera, övervaka och optimera schema...

4 min läsning
MCP Server Automation +5
Dumpling AI MCP-server
Dumpling AI MCP-server

Dumpling AI MCP-server

Dumpling AI MCP-servern för FlowHunt möjliggör att AI-assistenter kan ansluta till en mängd olika externa datakällor, API:er och utvecklarverktyg. Den ger kraft...

4 min läsning
AI MCP Server +4
Prometheus MCP-server
Prometheus MCP-server

Prometheus MCP-server

Prometheus MCP-server gör det möjligt för AI-assistenter att interagera med Prometheus-mätvärden via standardiserade Model Context Protocol (MCP)-gränssnitt. De...

4 min läsning
MCP Servers Prometheus +4