NASA MCP Server

Vad gör “NASA” MCP Server?

NASA MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server som tillhandahåller ett standardiserat gränssnitt för AI-modeller att interagera med NASAs stora utbud av datakällor. Genom att ansluta till över 20 NASA-datakällor via ett enda, konsekvent gränssnitt kan AI-assistenter och utvecklare enkelt hämta, bearbeta och hantera NASA-data utan att behöva hantera komplexiteten i flera API:er. Servern erbjuder standardiserade dataformat optimerade för AI-användning, automatisk parametervalidering, hantering av hastighetsbegränsningar och stöd för olika bildformat. Detta kraftfulla verktyg gör det möjligt för AI-agenter att utföra uppgifter som att söka astronomiska data, komma åt jordbilder, hantera vetenskapliga dataset och mer, vilket förbättrar utvecklares arbetsflöden för forskning, utbildning och utforskning.

Lista över prompts

Ingen information om återanvändbara promptmallar finns tillgänglig i arkivet.

Lista över resurser

• APOD (Astronomy Picture of the Day): Tillhandahåller dagliga astronomibilder och tillhörande metadata från NASA.
• EPIC (Earth Polychromatic Imaging Camera): Erbjuder satellitbilder av jorden, fångar atmosfäriska och ytföreteelser.
• NASA Open API: Allmän port till olika NASA-dataset, vilket möjliggör åtkomst till publika vetenskapliga data och bilder.

Lista över verktyg

Inga explicita verktygsdefinitioner hittades i de tillgängliga filerna (såsom server.py eller liknande). Serverns verktyg är troligen API-endpoints till NASA-resurser, som att hämta APOD- eller EPIC-data, men inga formella verktygsprimitiver är dokumenterade.

Användningsområden för denna MCP-server

• Astronomiutbildning: Lärare och studenter kan enkelt hämta dagliga rymdbilder och förklaringar med APOD-resursen, vilket gör astronomilektioner mer interaktiva.
• Jordövervakning: Forskare kan komma åt aktuella EPIC-satellitbilder för att studera väder och miljöförändringar.
• Utforskning av rymddata: Utvecklare kan bygga applikationer som visar NASAs öppna data, som missionsdetaljer, satellitpositioner eller bildgallerier, via ett enhetligt gränssnitt.
• AI-modellträning: Data scientists kan samla in ett brett urval av märkta NASA-dataset för att träna maskininlärningsmodeller inom rymdvetenskap eller jordobservation.
• Automatiserad rapportering: AI-assistenter kan automatiskt generera rapporter eller sammanfattningar om aktuella astronomiska händelser med hjälp av NASAs uppdaterade datakällor.

Hur man sätter upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner hittades för Windsurf.

Claude

Inga installationsinstruktioner hittades för Claude.

Cursor

1. Säkerställ att du använder Cursor version 0.45.6+.
2. Skaffa din NASA API-nyckel från https://api.nasa.gov/.
3. Skapa eller redigera en mcp.json-fil i din Cursor-konfigurationskatalog.
4. Lägg till följande JSON-snutt:

   {
     "mcpServers": {
       "nasa-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@programcomputer/nasa-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "NASA_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Starta om Cursor för att ladda den nya MCP-servern och verktygen.

Så här säkrar du API-nycklar

Använd miljövariabler i din konfiguration:

"env": {
  "NASA_API_KEY": "your-api-key"
}

Byt ut "your-api-key" mot din faktiska NASA API-nyckel.

Cline

Inga installationsinstruktioner hittades för Cline.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja 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-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "nasa-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “nasa-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

NASA MCP Server erbjuder en stabil brygga mellan AI-agenter och NASAs öppna data, med tydlig installation för Cursor och bra dokumentation av dess funktioner och resurser. Dock saknas detaljerad dokumentation om promptmallar och formella verktygsprimitiver, och det nämns inget om avancerade MCP-funktioner som roots eller sampling. För utvecklare intresserade av NASA-data ger den stort värde, men skulle må bra av utökad MCP-inbyggd dokumentation och instruktioner för flera plattformar.

MCP-poäng

Totalbetyg: 6/10 — Utmärkt för NASA-data och enkel Cursor-installation, men saknar avancerade MCP-funktioner och tydliga verktygsdefinitioner.