Tibber MCP

Servidor Tibber MCP

Este es un servidor de Protocolo de Contexto Modelo (MCP) para Tibber , un proveedor de energía noruego.

Puede ejecutar el servidor MCP localmente y acceder a él a través de diferentes hosts como Claude Desktop o Roo Code .

Para más detalles, consulta mi publicación del blog:
Creación de un servidor Tibber MCP: Conecte su agente de IA a los datos de consumo de energía

Descripción general

El servidor Tibber MCP proporciona a un agente de IA una forma conveniente de interactuar con la API de Tibber y consultar información como los precios actuales de la energía y sus datos de consumo de energía.

Consultas de ejemplo

Una vez conectado al servidor MCP, puede hacer preguntas como:

• Analice mis datos de consumo energético y presente las horas pico habituales y cualquier otro patrón interesante en un formato fácil de leer.
• "¿Cuándo utilicé más energía ayer?"
• ¿Cuánta energía consumí ayer a las 7 de la mañana?
• "¿Cuál es el precio actual de la energía?"
• "Enumera las 3 horas más baratas del día de mañana."
• "¿El precio de la energía será más alto o más bajo mañana?"

Vídeo de demostración

Arquitectura

Requisitos

• Python 3.12
• Token de API de Tibber (puede obtenerlo en el portal para desarrolladores de Tibber )

Instalación

1. Instalar uv :
   # On macOS and Linux curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   # On Windows powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
2. Clonar este repositorio:
   git clone https://github.com/linkcd/tibber-mcp.git cd tibber-mcp
3. Configure el entorno virtual de Python e instale las dependencias:
   uv venv --python 3.12 && source .venv/bin/activate && uv pip install --requirement pyproject.toml

Configuración del host

En Claude Desktop o Roo Code en VS

IMPORTANTE : Reemplace [YOUR-TIBBER-TOKEN] con su token real. Nunca envíe credenciales reales al control de versiones.

Depurar y probar el servidor MCP localmente

Ejecute el servidor localmente y ejecute el inspector MCP en él

Herramientas disponibles

El servidor expone las siguientes herramientas que LLM puede utilizar:

1. get_consumption_data() : Obtiene los datos de consumo por hora de los últimos 30 días, como período de tiempo, costo total, costo de energía base y kwh consumidos
2. get_price_and_home_info() : Obtener información de precios (actual, hoy y mañana) e información de la vivienda (propietario, dirección, suscripción...)

Licencia

Licencia MIT

Expresiones de gratitud

• Esta herramienta utiliza el marco MCP de Anthropic
• Creado con FastMCP para implementación de servidor
• La integración de tibber se basa en la biblioteca pyTibber