AI导哈

NASA地球数据搜索协议

该协议用于将AI检索功能集成到NASA地球数据公共元数据存储库(CMR)中，通过Earthaccess实现数据集目录的智能搜索。

  • by podaac
  • Python
  • 本地部署
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  • 更新于
在 GitHub 查看 podaac/cmr-mcp

使用说明

NASA地球数据搜索（CMR）的模型上下文协议（MCP）

此模块是 模型上下文协议 （MCP）用于美国国家航空航天局的地球数据公共气象数据存储库（CMR）。该MCP服务器的目标是通过Earthaccess将AI检索与NASA数据集目录集成。

依赖项

uv-一个基于rust的python包管理器 LLM客户端，如Claude桌面或chatGPT桌面（用于消费MCP）

安装并运行

将存储库克隆到本地环境或LLM客户端运行的位置。

git clone https://github.com/podaac/cmr-mcp.git
cd cmr-mcp

安装uv

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

uv venv
source .venv/bin/activate

安装带有uv的软件包

uv sync

使用以下输出 which uv （UV_LIB）和 PWD （CMR_MCP_INSTALL）更新以下配置。

添加到AI框架

在这个例子中，我们将使用Claude桌面。

更新 claude_desktop_config.json 文件（有时必须创建）。在mac上，这通常可以在 ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

添加以下配置，填写UV_LIB和CMR_MCP_INSTALL的值-此处不要使用环境变量。

{
    "mcpServers": {
        "cmr": {
            "command": "$UV_LIB$",
            "args": [
                "--directory",
                "$CMR_MCP_INSTALL$",
                "run",
                "cmr-search.py"
            ]
        }
    }
}

使用MCP服务器

只需提示您的代理人 search cmr for... 数据。下面是一个简单的例子。

其他可行的提示：

  1. 在CMR中搜索2024年至2025年的数据集
  2. 在CMR中搜索PO。2020年至2024年的DAAC数据集，关键词为气候

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