Sunex Optics MCPサーバー

AIアシスタントがSunexのレンズおよびイメージャカタログを自然言語で検索できるようにする、公開Model Context Protocolサーバーです。

ライブエンドポイント: https://mcp.sunex-ai.com/mcp ランディングページ: sunex-ai.com トランスポート: Streamable HTTP (MCP spec 2025-03-26)。旧クライアント用に/sseのレガシーSSEエンドポイントも保持しています。

30秒で接続

Claude

設定 → コネクタ → カスタムコネクタを追加 → https://mcp.sunex-ai.com/mcp を貼り付け

Cursor / Continue / Zed

トランスポートに streamable-http を指定し、上記のURLを使用してMCP設定に追加してください。

ChatGPT

任意のMCP → OpenAPIブリッジを介してカスタムGPTアクションとして使用。

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5つのツール

プロンプト例

• "Sony IMX577用のF/2.0以上の広角レンズを推奨して。"

• "100ドル以下の魚眼レンズが必要。"

• "IMX477の対角線は何mm？"

• "3µmピクセル、100～180° HFOVの1920×1080センサー用のレンズを探して。"

アーキテクチャ

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

Sunexの製品カタログ上のCloudflare Workers（無料枠）で動作する軽量プロキシ。MCP spec 2025-03-26に準拠したStreamable HTTPトランスポート（レガシーSSEも保持）。認証なし、読み取り専用。

エンドポイント

セルフホスト

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

ツールを直接呼び出す (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}
        )

ディスカバリー

公開マニフェスト: https://mcp.sunex-ai.com/.well-known/mcp.json

コントリビューション

IssueやPRを歓迎します。バックエンドAPI（価格、追加のカタログフィールド、新しいエンドポイント）に関するリクエストは、support@sunex.comまでメールでお問い合わせください。

ライセンス

MIT — LICENSEを参照してください。