BirdNet-Pi MCP Server

Servidor MCP BirdNet-Pi

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) basado en Python para la integración de BirdNet-Pi.

Características

• Recuperación de datos de detección de aves con filtrado de fechas y especies
• Estadísticas y análisis de detección
• Acceso a grabaciones de audio
• Patrones de actividad diaria
• Generación de informes

Requisitos

• Python 3.8+
• API rápida
• Uvicornio
• Otras dependencias enumeradas en requirements.txt

Instalación

1. Clonar el repositorio:

2. Crea un entorno virtual y actívalo:

3. Instalar dependencias:

4. Configura tus directorios de datos:

Configuración

El servidor se puede configurar mediante variables de entorno:

• BIRDNET_DETECTIONS_FILE : Ruta al archivo JSON de detecciones (predeterminado: 'data/detections.json')
• BIRDNET_AUDIO_DIR : Ruta al directorio de archivos de audio (predeterminado: 'data/audio')
• BIRDNET_REPORT_DIR : Ruta al directorio de informes (predeterminado: 'data/reports')

Ejecución del servidor

Iniciar el servidor:

El servidor se ejecutará en http://localhost:8000 .

Puntos finales de API

• /functions - Lista de funciones disponibles (GET)
• /invoke - Invocar una función (POST)

Funciones disponibles

1. getBirdDetections
   • Obtenga detecciones de aves filtradas por rango de fechas y especie
   • Parámetros: fecha de inicio, fecha de finalización, especie (opcional)
2. getDetectionStats
   • Obtener estadísticas de detección para un período de tiempo
   • Parámetros: periodo ('día', 'semana', 'mes', 'todos'), minConfidence (opcional)
3. getAudioRecording
   • Obtener grabación de audio para una detección
   • Parámetros: nombre de archivo, formato ('base64' o 'buffer')
4. getDailyActivity
   • Obtenga patrones de actividad de las aves para un día específico
   • Parámetros: fecha, especie (opcional)
5. generateDetectionReport
   • Generar un informe de detecciones
   • Parámetros: fecha de inicio, fecha de finalización, formato ('html' o 'json')

Estructura del directorio