Sunex Optics MCP 服务器

一个公共的 模型上下文协议 (Model Context Protocol) 服务器，允许 AI 助手使用自然语言搜索 Sunex 的镜头和成像器目录。

实时端点： https://mcp.sunex-ai.com/mcp 落地页： sunex-ai.com 传输方式： Streamable HTTP (MCP 规范 2025-03-26)。为旧版客户端保留了 /sse 的传统 SSE 端点。

30 秒内连接

Claude

设置 (Settings) → 连接器 (Connectors) → 添加自定义连接器 (Add custom connector) → 粘贴 https://mcp.sunex-ai.com/mcp

Cursor / Continue / Zed

将其添加到您的 MCP 配置中，传输方式选择 streamable-http 并使用上述 URL。

ChatGPT

通过任何 MCP → OpenAPI 网桥作为自定义 GPT Action 使用。

Related MCP server: Agent Construct

五大工具

示例提示词

• “为 Sony IMX577 推荐一款 F/2.0 或更快的广角镜头。”

• “我需要 100 美元以下的鱼眼镜头。”

• “IMX477 的对角线长度是多少毫米？”

• “为 1920×1080 传感器（3µm 像素，100–180° HFOV）查找镜头。”

架构

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

基于 Sunex 生产目录的 Cloudflare Workers（免费层）轻量级代理。符合 MCP 规范 2025-03-26 的 Streamable HTTP 传输（保留了传统 SSE）。无身份验证，只读。

端点

自托管

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

直接调用工具 (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}
        )

发现

公共清单：https://mcp.sunex-ai.com/.well-known/mcp.json

贡献

欢迎提交问题和 PR。有关后端 API（定价、额外目录字段、新端点）的请求，请发送电子邮件至 support@sunex.com。

许可证

MIT — 参见 LICENSE。