mcp-Sternenbeobachtung

Berechnen Sie die Höhe sowie die Aufgangs- und Untergangszeiten von Himmelsobjekten (Sonne, Mond, Planeten, Sternen und Objekten im Weltraum) für jeden beliebigen Ort auf der Erde, mit optionaler Lichtverschmutzungsanalyse.

Merkmale

• Höhen-/Azimutberechnung : Ermitteln Sie Höhe und Kompassrichtung für jedes Himmelsobjekt.

• Aufgangs-/Untergangszeiten : Bestimmen Sie, wann Objekte über dem Horizont erscheinen/verschwinden.

• Lichtverschmutzungsanalyse : Laden und analysieren Sie Lichtverschmutzungskarten (GeoTIFF-Format).

• Unterstützt :

  • Objekte des Sonnensystems (Sonne, Mond, Planeten)

  • Sterne (zB „Sirius“)

  • Objekte im tiefen Weltraum (z. B. „Andromeda“, „Orionnebel“)

• Zeitzonenbewusst : Funktioniert mit Orts- oder UTC-Zeiten.

Related MCP server: Celestial Position MCP Server

Installation

pip install astropy pytz numpy astroquery rasterio geopy

Verwendung

Höhe/Azimut berechnen

from src.celestial import celestial_pos
from astropy.coordinates import EarthLocation
import pytz
from datetime import datetime

# Observer location (New York)
location = EarthLocation(lat=40.7128, lon=-74.0060)

# Time (local timezone-aware)
local_time = pytz.timezone("America/New_York").localize(datetime(2023, 10, 1, 12, 0))
altitude, azimuth = celestial_pos("sun", location, local_time)
print(f"Sun Position: Altitude={altitude:.1f}°, Azimuth={azimuth:.1f}°")

Anstiegs-/Untergangszeiten berechnen

from src.celestial import celestial_rise_set

rise, set_ = celestial_rise_set("andromeda", location, local_time.date())
print(f"Andromeda: Rise={rise.iso}, Set={set_.iso}")

Lichtverschmutzungskarte laden

from src.light_pollution import load_map

# Load a GeoTIFF light pollution map
vriis_data, bounds, crs, transform = load_map("path/to/map.tif")
print(f"Map Bounds: {bounds}")

API-Referenz

celestial_pos(celestial_object, observer_location, time) ( src/celestial.py )

• Eingänge :

  • celestial_object : Name (z. "sun" , "andromeda" ).

  • observer_location : EarthLocation Objekt.

  • time : datetime (zeitzonenabhängig) oder Astropy- Time .

• Gibt zurück : (altitude_degrees, azimuth_degrees) .

celestial_rise_set(celestial_object, observer_location, date, horizon=0.0) ( src/celestial.py )

• Eingänge :

  • date : Zeitzonenbewusstes datetime .

  • horizon : Horizonthöhe (Standard: 0°).

• Gibt zurück : (rise_time, set_time) als UTC- Time .

load_map(map_path) ( src/light_pollution.py )

• Eingänge :

  • map_path : Pfad zur GeoTIFF-Datei.

• Gibt zurück : Tupel (vriis_data, bounds, crs, transform) für die Lichtverschmutzungsanalyse.

Testen

Führen Sie Tests durch mit:

pytest tests/

Wichtige Testfälle ( tests/test_celestial.py )

def test_calculate_altitude_deepspace():
    """Test deep-space object resolution."""
    altitude, _ = celestial_pos("andromeda", NYC, Time.now())
    assert -90 <= altitude <= 90

def test_calculate_rise_set_sun():
    """Validate Sun rise/set times."""
    rise, set_ = celestial_rise_set("sun", NYC, datetime(2023, 10, 1))
    assert rise < set_

Projektstruktur

.
├── src/
│   ├── celestial.py          # Core celestial calculations
│   ├── light_pollution.py    # Light pollution map utilities
│   ├── utils.py              # Time/location helpers
│   └── main.py               # CLI entry point
├── tests/
│   ├── test_celestial.py
│   └── test_utils.py
└── README.md

Zukünftige Arbeit

• Unterstützung für Kometen/Asteroiden hinzufügen.

• Optimieren Sie SIMBAD-Abfragen für die Offline-Verwendung.

• Integrieren Sie Daten zur Lichtverschmutzung in Sichtbarkeitsvorhersagen.

Wichtige Updates:

1. Lichtverschmutzung : light_pollution.py zu Funktionen und API-Referenz hinzugefügt.

2. Abhängigkeiten : rasterio und geopy wurden den Installationsanweisungen hinzugefügt.

3. Projektstruktur : Klargestellte Dateirollen und Testabdeckung.