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Sunex-AI

Sunex Optics MCP Server

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by Sunex-AI
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TypeScript
Remote

Sunex Optics MCP-Server

Ein öffentlicher Model Context Protocol-Server, der es KI-Assistenten ermöglicht, den Objektiv- und Bildsensor-Katalog von Sunex in natürlicher Sprache zu durchsuchen.

Live-Endpunkt: https://mcp.sunex-ai.com/mcp Landingpage: sunex-ai.com Transport: Streamable HTTP (MCP-Spezifikation 2025-03-26). Der Legacy-SSE-Endpunkt unter /sse bleibt für ältere Clients erhalten.

In 30 Sekunden verbinden

Claude

Einstellungen → Connectors → Benutzerdefinierten Connector hinzufügen → https://mcp.sunex-ai.com/mcp einfügen

Cursor / Continue / Zed

Fügen Sie ihn Ihrer MCP-Konfiguration mit dem Transport streamable-http und der oben genannten URL hinzu.

ChatGPT

Über eine beliebige MCP-zu-OpenAPI-Brücke als benutzerdefinierte GPT-Aktion.

Related MCP server: Agent Construct

Fünf Werkzeuge

Werkzeug

Funktion

recommend_lens_for_imager

Geben Sie eine Sensor-Teilenummer (PN) ein → kompatible Objektive mit Sichtfeld (FOV) und Winkelauflösung. Ein Schritt.

search_imagers

Sensoren nach PN, Hersteller oder Auflösungsklasse finden.

get_imager_detail

Vollständige Sensorspezifikationen plus berechnete Geometrie (Breite / Höhe / Diagonale in mm).

find_compatible_lenses

Geben Sie Pixelanzahl + Pitch ein, um Objektive zu erhalten, deren Bildkreis den Sensor abdeckt.

search_products

Vollständige Katalogsuche nach PN oder Stichwort, mit Beispielpreisen und RFQ-Links.

Beispiel-Prompts

  • "Empfiehl ein Weitwinkelobjektiv für den Sony IMX577 mit F/2.0 oder schneller."

  • "Ich benötige Fischaugenobjektive unter 100 $."

  • "Wie groß ist die Diagonale des IMX477 in mm?"

  • "Finde Objektive für einen 1920×1080 Sensor mit 3µm Pixeln, 100–180° HFOV."

Architektur

Claude / Cursor / ChatGPT  →  mcp.sunex-ai.com  →  optics-online.com/api/v1
     (MCP client)         (Cloudflare Worker)      (ASP JSON API)

Schlanker Proxy auf Cloudflare Workers (Free Tier) über dem Produktionskatalog von Sunex. Streamable HTTP-Transport gemäß MCP-Spezifikation 2025-03-26 (mit beibehaltenem Legacy-SSE). Keine Authentifizierung, schreibgeschützt.

Endpunkte

Pfad

Zweck

/mcp

Primär — Streamable HTTP-Transport (aktueller MCP-Standard)

/sse

Legacy-SSE-Transport, zur Abwärtskompatibilität beibehalten

/.well-known/mcp.json

Öffentliches Discovery-Manifest

/

Landingpage mit Installationsanweisungen

Selbst-Hosting

git clone https://github.com/Sunex-AI/Optics-mcp
cd Optics-mcp
npm install
npx wrangler login
npx wrangler deploy

Ein Werkzeug direkt aufrufen (Python)

from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client

async with streamablehttp_client("https://mcp.sunex-ai.com/mcp") as (r, w, _):
    async with ClientSession(r, w) as session:
        await session.initialize()
        result = await session.call_tool(
            "recommend_lens_for_imager",
            {"imagerPn": "IMX577", "fNumMax": 2.0}
        )

Discovery

Öffentliches Manifest: https://mcp.sunex-ai.com/.well-known/mcp.json

Mitwirken

Problemberichte und Pull Requests sind willkommen. Für Anfragen zur Backend-API (Preise, zusätzliche Katalogfelder, neue Endpunkte) senden Sie eine E-Mail an support@sunex.com.

Lizenz

MIT — siehe LICENSE.

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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