
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...
Integrera Chronulus prognos- och prediktionsagenter i dina AI-arbetsflöden med Chronulus MCP-server – idealisk för realtidsanalys, säkra distributioner och skalbar prognosautomation.
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.
Inga promptmallar nämns i arkivet eller dokumentationen.
Inga explicita resurser listas i arkivet eller dokumentationen.
Inga specifika verktyg listas i tillgänglig dokumentation eller i arkivstrukturen. Filen server.py
finns inte eller är inte tillgänglig utifrån tillgänglig information.
Inga Windsurf-specifika installationsinstruktioner tillhandahålls i arkivet eller dokumentationen.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
pip install chronulus-mcp
git clone https://github.com/ChronulusAI/chronulus-mcp.git
cd chronulus-mcp
pip install .
claude_desktop_config.json
:{
"mcpServers": {
"chronulus-agents": {
"command": "python",
"args": ["-m", "chronulus_mcp"],
"env": {
"CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
}
}
}
}
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.
Inga Cursor-specifika installationsinstruktioner tillhandahålls i arkivet eller dokumentationen.
Inga Cline-specifika installationsinstruktioner tillhandahålls i arkivet eller dokumentationen.
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:
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.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Intro, användning och koncept förklarade |
Lista över prompts | ⛔ | Inga promptmallar hittades |
Lista över resurser | ⛔ | Inga explicita resurser listade |
Lista över verktyg | ⛔ | Ingen verktygslista tillgänglig |
Skydd av API-nycklar | ✅ | Exempel 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.
Har LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal forks | 8 |
Antal stjärnor | 73 |
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.
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.
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.
Använd alltid miljövariabler för att lagra och tillhandahålla API-nycklar, som visas i konfigurationsexemplen. Undvik att hårdkoda känsliga uppgifter i din kod eller konfigurationsfiler.
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.
Inga promptmallar eller resursdefinitioner är dokumenterade i det tillgängliga arkivet. Fokus ligger på integration, inte på inbyggd resursanpassning.
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.
Lägg till avancerade prognos- och prediktionsfunktioner i dina AI-agenter. Integrera Chronulus MCP med FlowHunt för realtidsanalys och smartare arbetsflöden.
Cronlytic MCP-server ger sömlös AI-driven automation till serverlösa cron-jobbinfrastrukturer och möjliggör för LLM:er att hantera, övervaka och optimera schema...
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...
Prometheus MCP-server gör det möjligt för AI-assistenter att interagera med Prometheus-mätvärden via standardiserade Model Context Protocol (MCP)-gränssnitt. De...