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Sunex-AI

Sunex Optics MCP Server

Official
by Sunex-AI
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
TypeScript
Remote

Servidor MCP de Sunex Optics

Un servidor público del Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los asistentes de IA buscar en el catálogo de lentes y sensores de Sunex mediante lenguaje natural.

Endpoint en vivo: https://mcp.sunex-ai.com/mcp Página de inicio: sunex-ai.com Transporte: HTTP transmitible (especificación MCP 2025-03-26). El endpoint SSE heredado en /sse se conserva para clientes antiguos.

Conéctate en 30 segundos

Claude

Configuración → Conectores → Añadir conector personalizado → pega https://mcp.sunex-ai.com/mcp

Cursor / Continue / Zed

Añádelo a tu configuración de MCP con el transporte streamable-http y la URL anterior.

ChatGPT

A través de cualquier puente MCP → OpenAPI como una acción de GPT personalizada.

Related MCP server: Agent Construct

Cinco herramientas

Herramienta

Qué hace

recommend_lens_for_imager

Proporciona un PN de sensor → lentes compatibles con FOV y resolución angular. Un solo paso.

search_imagers

Encuentra sensores por PN, fabricante o clase de resolución.

get_imager_detail

Especificaciones completas del sensor más geometría calculada (ancho / alto / diagonal en mm).

find_compatible_lenses

Dado el recuento de píxeles + tamaño de píxel, devuelve lentes cuyo círculo de imagen cubra el sensor.

search_products

Búsqueda completa en el catálogo por PN o palabra clave, con precios de muestra y enlaces de solicitud de presupuesto (RFQ).

Ejemplos de prompts

  • "Recomienda una lente gran angular para el Sony IMX577 con F/2.0 o más rápido."

  • "Necesito lentes ojo de pez por menos de 100$."

  • "¿Cuál es la diagonal del IMX477 en mm?"

  • "Encuentra lentes para un sensor de 1920×1080 con píxeles de 3µm, 100–180° HFOV."

Arquitectura

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

Proxy ligero en Cloudflare Workers (nivel gratuito) sobre el catálogo de producción de Sunex. Transporte HTTP transmitible según la especificación MCP 2025-03-26 (con SSE heredado conservado). Sin autenticación, solo lectura.

Endpoints

Ruta

Propósito

/mcp

Principal — Transporte HTTP transmitible (estándar MCP actual)

/sse

Transporte SSE heredado, conservado para compatibilidad con versiones anteriores

/.well-known/mcp.json

Manifiesto de descubrimiento público

/

Página de inicio con instrucciones de instalación

Autoalojamiento

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

Llamar a una herramienta directamente (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}
        )

Descubrimiento

Manifiesto público: https://mcp.sunex-ai.com/.well-known/mcp.json

Contribución

Las incidencias y PRs son bienvenidas. Para solicitudes sobre la API de backend (precios, campos de catálogo adicionales, nuevos endpoints), envía un correo electrónico a support@sunex.com.

Licencia

MIT — ver 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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