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Gaggiuino MCP Server

ガッジウーノ-MCP

Gaggiuino MCPサーバー これは、Gaggia Classic用のオープンソースエスプレッソマシンコントローラーであるGaggiuino用に構築された軽量なモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーです。Gaggiuinoシステムからのデータをリアルタイムで表示または分析したいAIクライアントを簡単に統合できるように設計されています。

これは私がこのプロジェクトについて書いた記事ですhttps://medium.com/@a.klement.w/dialing-in-espresso-using-mcp-server-0207819fe93a

接続されたクライアントに次のことを許可します:

  • 現在のマシンの状態を取得する
  • 最新のショットIDにアクセスする
  • 指定されたIDのショットデータを取得する

特徴

📊 ショットテレメトリへのリアルタイムアクセス

🌐 ローカルネットワークアクセス用に設計

使い方

Claudeデスクトップの使用

{ "mcpServers": { "gaggiuino": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/gaggiuino-mcp", "run", "gaggiuino.py" ] } } }

利用可能なツールセット

ツールセット説明
getLatestShotId最新のエスプレッソショットIDを取得する
getShotDataIDのエスプレッソショットデータを取得します。引数: id: ショットID
getStatusエスプレッソマシンのステータスを取得する

ユーザー:

最新のエスプレッソショットデータを分析する

クロード:

最新のエスプレッソショットデータを取得して分析します。まずエスプレッソマシンの状態を確認し、最新のショット情報を取得します。getStatus 最新のエスプレッソショットのIDを取得します: getStatusショットgetLatestShotId 188のデータを取得します: getShotData取得したデータに基づいて、最新のエスプレッソショット(ID #188)を分析します。分析結果は以下の通りです。

マシンの状態とショットの概要:マシンは現在アイドル状態(57.2°C、圧力-0.1 bar)です。分析されたショットは、2025年4月19日(タイムスタンプに基づく)に行われ、合計継続時間は26.5秒(0.1秒間隔で265データポイント)でした。

プロファイル情報 使用したのは「Leva 9 LR v0.5」プロファイルです。これは、40gの出力を目標とした減圧多相プロファイルです。このプロファイルは

  1. 7 ml/sの流量制御前注入
  2. 3.5 ml/sの流量までステップダウン
  3. 3 barの圧力制限で1.5 ml/sの流量で前抽出
  4. 2秒かけて9barまで圧力上昇
  5. 徐々に圧力が低下する一連のステップ(8.8→6.0 bar)

ショット分析前注入および抽出段階

  • 事前注入 (0-5 秒): パックを飽和させるために、最小の圧力 (0.3-0.6 bar) で高流量 (6-7 ml/秒) から開始します。
  • 最初の圧力上昇 (5 ~ 10 秒): 圧力が徐々に約 2.5 bar まで上昇し、流量が約 1.5 ml/s まで減少しました。
  • 圧力プロファイルフェーズ (10 ~ 15 秒): 圧力は 3 bar 前後に維持され、流量は ~0.8 ml/s に減少します。
  • 圧力ランプ (15 ~ 20 秒): プログラムされたプロファイルに従って、約 5 秒間で圧力が 3 bar から 8.9 bar に増加しました。
  • 圧力低下フェーズ (20 ~ 26.5 秒): プロファイルの手順に従って、圧力が約 8.5 bar から 6.4 bar まで徐々に低下しました。

主要な測定

  • 最終収量: 38g (最終ショット重量に基づく)
  • 抽出比率: 不明(コーヒーの量は提供されていない)
  • 温度安定性: 良好 - 抽出中は92.8~94.1℃に維持
  • 最初の滴: 約11~12秒後に出現(注入前の約75%)
  • ピークフローレート:7.2 ml/s(開始時)
  • ピーク圧力: 8.9 bar (約20秒後)

抽出ダイナミクス

  1. 流量: 最初は高く (7 ml/s)、プログラムどおりに前注入中に 3.5 ml/s、次に 1.5 ml/s に下げ、抽出中に約 2.8 ml/s で安定しました。
  2. 給水量: 汲み上げられた水の総量は 87.7 ml で、カップには 38g 入っており、パック内にかなりの水分が残っていることが示唆されます。
  3. 圧力プロファイル: 圧力曲線は、注入前から抽出まで優れた進行を示し、圧力が下降するまでスムーズに移行します。

パフォーマンス評価 これは、プログラムされたプロファイルによく準拠した、技術的によく実行されたショットのようです。

  • 温度制御:93~94℃付近で優れた安定性
  • 圧力曲線: プログラムされたプロファイルに沿ってスムーズな遷移を実現します
  • 抽出フロー:主抽出フェーズで一貫している
  • 重量出力: 38g を達成 (40g 目標に近い)

このショットのどの側面についてもより具体的なアドバイスを提供して欲しいですか、あるいはより詳しく分析して欲しい特定のパラメータはありますか?

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

AI クライアントがシンプルな HTTP API を介して Gaggiuino エスプレッソ マシン コントローラーからのリアルタイム データにアクセスして分析できるようにする軽量サーバーです。

  1. 接続されたクライアントに次のことを許可します:
    1. 特徴
      1. 使い方
        1. Claudeデスクトップの使用
        2. 利用可能なツールセット

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      curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/AndrewKlement/gaggiuino-mcp'

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