Sunex Optics MCP 서버

AI 어시스턴트가 Sunex의 렌즈 및 이미지 센서 카탈로그를 자연어로 검색할 수 있게 해주는 공개 Model Context Protocol 서버입니다.

라이브 엔드포인트: https://mcp.sunex-ai.com/mcp 랜딩 페이지: sunex-ai.com 전송 방식: Streamable HTTP (MCP 사양 2025-03-26). 이전 클라이언트를 위해 /sse의 레거시 SSE 엔드포인트가 유지됩니다.

30초 만에 연결하기

Claude

설정(Settings) → 커넥터(Connectors) → 사용자 지정 커넥터 추가(Add custom connector) → https://mcp.sunex-ai.com/mcp 붙여넣기

Cursor / Continue / Zed

전송 방식 streamable-http와 위 URL을 사용하여 MCP 설정에 추가하세요.

ChatGPT

임의의 MCP → OpenAPI 브릿지를 통해 사용자 지정 GPT 액션으로 사용 가능.

Related MCP server: Agent Construct

5가지 도구

예시 프롬프트

• "Sony IMX577용 F/2.0 이상의 광각 렌즈를 추천해 줘."

• "100달러 미만의 어안 렌즈가 필요해."

• "IMX477의 대각선 길이는 몇 mm인가요?"

• "3µm 픽셀, 100–180° HFOV를 가진 1920×1080 센서용 렌즈를 찾아줘."

아키텍처

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

Sunex의 프로덕션 카탈로그 위에 구축된 Cloudflare Workers(무료 티어) 기반의 씬 프록시입니다. MCP 사양 2025-03-26에 따른 Streamable HTTP 전송(레거시 SSE 포함)을 사용합니다. 인증 없음, 읽기 전용.

엔드포인트

자체 호스팅

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

도구 직접 호출 (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}
        )

검색

공개 매니페스트: https://mcp.sunex-ai.com/.well-known/mcp.json

기여

이슈 및 PR을 환영합니다. 백엔드 API(가격, 추가 카탈로그 필드, 새 엔드포인트) 관련 요청은 support@sunex.com으로 이메일을 보내주세요.

라이선스

MIT — LICENSE를 참조하세요.