agriculture-mcp-server
Server Configuration
Describes the environment variables required to run the server.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No arguments | |||
Instructions
Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.
This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.
Capabilities
Features and capabilities supported by this server
Protocol revision2025-11-25
| Capability | Details |
|---|---|
| tools | {
"listChanged": false
} |
| prompts | {
"listChanged": false
} |
| resources | {
"subscribe": false,
"listChanged": false
} |
| experimental | {} |
Tools
Functions exposed to the LLM to take actions
| Name | Description |
|---|---|
| soil_conditionsA | Aktuelle und prognostizierte Bodenbedingungen für einen Standort. Zeigt Bodentemperatur (0-54cm Tiefe), Bodenfeuchtigkeit und FAO-Evapotranspiration. Ideal für Aussaat-Entscheidungen und Bewässerungsplanung. Args: lat: Breitengrad (z.B. 52.52 für Berlin) lon: Längengrad (z.B. 13.41 für Berlin) days: Vorhersage-Tage (1-16, Standard: 7) |
| crop_weather_forecastA | Agrar-Wetter-Vorhersage für einen Standort. Zeigt Temperatur, Niederschlag, Wind, Sonnenstrahlung und Evapotranspiration — optimiert für Landwirtschaft und Pflanzenbau. Args: lat: Breitengrad lon: Längengrad days: Vorhersage-Tage (1-16) |
| climate_historyA | Historische Agrar-Klimadaten für einen Standort (NASA POWER, ab 1981). Zeigt Temperatur, Niederschlag, Solarstrahlung, Bodenfeuchtigkeit und Evapotranspiration. Perfekt für Standortbewertung und Klimaanalyse. Args: lat: Breitengrad lon: Längengrad start_date: Startdatum (YYYYMMDD, z.B. "20240601") end_date: Enddatum (YYYYMMDD, z.B. "20240630") |
| climate_averagesA | Langjährige Klimamittelwerte für einen Standort (NASA POWER). Zeigt monatliche Durchschnittswerte für Temperatur, Niederschlag, Solarstrahlung und Bodenfeuchtigkeit (2001-2020). Ideal zur Standortbewertung für neue Anbauflächen. Args: lat: Breitengrad lon: Längengrad |
| country_agriculture_profileA | Komplettes Agrar-Profil eines Landes. Zeigt Ernteerträge, Landnutzung, Produktionsindizes, Düngereinsatz, Agrar-Anteil am BIP und Beschäftigung. Quelle: World Bank. Args: country: ISO3-Ländercode (z.B. "DEU", "USA", "BRA", "IND", "CHN") |
| compare_countriesB | Agrar-Indikator zwischen Ländern vergleichen. Args: countries: Länder-Codes getrennt mit Semikolon (z.B. "DEU;USA;BRA;IND;CHN") indicator: Indikator-Name (z.B. "cereal_yield", "arable_land_pct", "fertilizer_consumption", "agriculture_gdp_pct") year_range: Zeitbereich (z.B. "2020" oder "2018:2023") |
| food_product_lookupA | Lebensmittel per Barcode nachschlagen. Zeigt Nährwerte, Nutri-Score, Eco-Score und NOVA-Gruppe. Quelle: Open Food Facts (3+ Millionen Produkte). Args: barcode: EAN/UPC Barcode (z.B. "3017620422003" für Nutella) |
| food_searchB | Lebensmittel suchen nach Name oder Kategorie. Args: query: Suchbegriff (z.B. "organic rice", "chocolate") category: Kategorie-Filter (z.B. "cereals", "dairy", "beverages") limit: Max. Ergebnisse (1-50) |
Prompts
Interactive templates invoked by user choice
| Name | Description |
|---|---|
No prompts | |
Resources
Contextual data attached and managed by the client
| Name | Description |
|---|---|
No resources | |
TDQS
Scored across 8 tools
Tools are generally well-differentiated by domain (climate vs. soil vs. country stats vs. food). The pair `climate_averages` and `climate_history` could cause slight confusion as both retrieve historical NASA POWER climate data for a location, though they are distinguished by monthly averages versus specific date ranges. Food tools are clearly separated by barcode lookup versus text search.
Most tools follow a consistent noun_phrase pattern (e.g., `climate_averages`, `soil_conditions`, `country_agriculture_profile`). However, `compare_countries` uses a verb_noun structure, creating a minor deviation from the otherwise consistent convention. All use snake_case consistently.
Eight tools is an appropriate count for this scope, covering field-level environmental data (climate averages, history, forecasts, soil), macro-level country agricultural statistics (profile and comparison), and food product databases (search and lookup) without redundancy or bloat.
The toolset provides comprehensive read-only coverage across distinct agricultural data domains: temporal climate data (past averages, historical range, forecasts), soil conditions, country-level indicators, and food product information. No obvious CRUD gaps exist for a data-retrieval server, though it lacks analytical tools that might combine these datasets (e.g., crop suitability scoring).