🚀 NASA地球数据搜索（CMR）的模型上下文协议（MCP）
本模块是NASA地球数据通用元数据仓库（CMR）的模型上下文协议（MCP）。该MCP服务器旨在借助Earthaccess，将AI检索与NASA的数据集目录进行集成。
✨ 主要特性
- 通过Earthaccess实现AI检索与NASA数据集目录的集成。
📦 安装指南
依赖项
- uv - 一个基于Rust的Python包管理器。
- 一个LLM客户端，例如Claude桌面版或ChatGPT桌面版（用于消费MCP）。
安装步骤
- 将仓库克隆到本地环境或其他正在运行LLM客户端的位置。
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
- 使用uv安装包
uv sync
- 使用
which uv的输出（UV_LIB）和PWD（CMR_MCP_INSTALL）来更新后续配置。
💻 使用示例
添加到AI框架
在此示例中，我们以Claude桌面版为例。
更新claude_desktop_config.json文件（有时必须创建此文件）。在Mac上，该文件通常位于~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json。
添加以下配置，填写UV_LIB和CMR_MCP_INSTALL的值 - 这里不要使用环境变量。
{
"mcpServers": {
"cmr": {
"command": "$UV_LIB$",
"args": [
"--directory",
"$CMR_MCP_INSTALL$",
"run",
"cmr-search.py"
]
}
}
}
使用MCP服务器
只需提示您的代理程序执行搜索 cmr for...数据。以下是一个简单的示例操作。
其他可用的提示：
- 搜索CMR中2024年至2025年的数据集。
- 搜索PO.DAAC中2020年至2024年带有关键词“气候”的数据集。