BirdNet-Pi MCP Server
BirdNet-Pi MCP サーバー
BirdNet-Pi 統合用の Python ベースのモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。
特徴
日付と種のフィルタリングによる鳥類検出データの取得
検出統計と分析
音声録音アクセス
日常の活動パターン
レポート生成
Related MCP server: MCP Boilerplate
要件
Python 3.8以上
ファストAPI
ウビコーン
requirements.txtに記載されているその他の依存関係
インストール
リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/YourUsername/mcp-server.git
cd mcp-server仮想環境を作成してアクティブ化します。
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows use: venv\Scripts\activate依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txtデータ ディレクトリを設定します。
mkdir -p data/audio data/reports構成
サーバーは環境変数を使用して設定できます。
BIRDNET_DETECTIONS_FILE: 検出JSONファイルへのパス(デフォルト: 'data/detections.json')BIRDNET_AUDIO_DIR: オーディオファイルディレクトリへのパス(デフォルト: 'data/audio')BIRDNET_REPORT_DIR: レポートディレクトリへのパス(デフォルト: 'data/reports')
サーバーの実行
サーバーを起動します。
python server.pyサーバーはhttp://localhost:8000で実行されます。
APIエンドポイント
/functions- 利用可能な関数の一覧を表示する (GET)/invoke- 関数を呼び出す (POST)
利用可能な機能
getBirdDetections日付範囲と種でフィルタリングされた鳥の検出を取得します
パラメータ: startDate、endDate、species(オプション)
getDetectionStats一定期間の検出統計を取得する
パラメータ: period ('day', 'week', 'month', 'all'), minConfidence (オプション)
getAudioRecording検出のための音声録音を取得する
パラメータ: ファイル名、形式 ('base64' または 'buffer')
getDailyActivity特定の日の鳥の活動パターンを取得する
パラメータ: 日付、種(オプション)
generateDetectionReport検出レポートを生成する
パラメータ: startDate、endDate、format ('html' または 'json')
ディレクトリ構造
mcp-server/
├── birdnet/
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py
│ ├── functions.py
│ └── utils.py
├── data/
│ ├── audio/
│ └── reports/
├── server.py
├── requirements.txt
└── README.mdThis server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
Model Context Protocol server for Studex tools, notifications, and profile integrations
The Mercado Pago MCP Server implements the Model Context Protocol to provide AI agents and LLMs with access to Mercado Pago's APIs and tools within compatible development environments. It acts as an intermediary that translates Mercado Pago resources into executable functions (tools) that AI applications can invoke to perform actions and automate flows. The server simplifies integration, enables using documentation to implement or improve code, and optimizes operations through natural language interactions without manual implementations.
The Buildkite MCP server exposes Buildkite product data (pipelines, builds, jobs, and test data) to AI tools, editors, and agents through the Model Context Protocol. It provides capabilities including pipeline creation and management, build monitoring with specialized tools like 'wait_for_build', efficient log querying using Apache Parquet conversion and caching, and OAuth-based authentication for both read-write and read-only access to Buildkite's REST API.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that allows AI assistants to access bird observation data, hotspots, and taxonomy information from eBird.18 npm7MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA server that implements the Model Context Protocol, providing a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.10 npm11MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that integrates TAK Server with AI systems, providing geospatial-aware tools for querying, analyzing, and interacting with tactical data.11MIT
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Python-based Model Context Protocol server that integrates local AI models for managing data with features like CRUD operations, similarity search, and text analysis.-