Earthdata MCP Server

🪐 ✨ Earthdata MCP サーバー

Earthdata MCP Serverは、NASA Earth Dataと連携するためのツールを提供するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー実装です。地理空間分析のための効率的なデータセットの検出と取得を可能にします。

次のデモでは、この MCP サーバーを使用して NASA Earthdata 上のデータセットとデータ グラニュールを検索し、 jupyter-earth-mcp-server を使用して Jupyter にデータをダウンロードし、 jupyter-mcp-server を使用してさらに分析を実行します。

Claude Desktop で使用する

これを Claude Desktop で使用するには、 claude_desktop_config.jsonに以下を追加します。

Linux を使用している場合は、次のコマンドで Claude を起動します。

ツール

サーバーは 2 つのツールを提供します。

search_earth_datasets

• NASA Earthdata でデータセットを検索します。
• 入力：
  • search_keywords (str): データセットのタイトルで検索するキーワード。
  • count (int): 返されるデータセットの数。
  • temporal (タプル): (オプション) (date_from、date_to) 形式の時間範囲。
  • bounding_box (タプル): (オプション) (lower_left_lon、lower_left_lat、upper_right_lon、upper_right_lat) 形式の境界ボックス。
• 戻り値: データセット要約のリスト。

search_earth_datagranules

• NASA Earthdata でデータ粒度を検索します。
• 入力：
  • short_name (str): データセットの短縮名。
  • count (int): 返されるデータ粒度の数。
  • temporal (タプル): (オプション) (date_from、date_to) 形式の時間範囲。
  • bounding_box (タプル): (オプション) (lower_left_lon、lower_left_lat、upper_right_lon、upper_right_lat) 形式の境界ボックス。
• 戻り値: データ粒度のリスト。

プロンプト

1. sealevel_rise_dataset
   • 世界中の海面上昇に関連するデータセットを検索します。
   • 入力：
     • start_year (int): 考慮する開始年。
     • end_year (int): 考慮する終了年。
   • 戻り値: プロンプトが正しくフォーマットされます。
2. ask_datasets_format
   • データセットの形式について質問します。
   • 戻り値: プロンプトは正しくフォーマットされます。

建物

必要に応じて、事前に構築されたイメージをプルすることもできます。