Aviation Model Context Protocol
Aviation MCP: серверы протоколов контекста модели для авиационных данных
Aviation MCP предоставляет набор серверов Model Context Protocol (MCP), которые сопоставляются с FAA и другими авиационными API, что упрощает интеграцию авиационных данных в реальном времени в ваши рабочие процессы LLM. Этот проект предназначен для разработчиков, которые хотят подключить своих клиентов LLM (таких как Cursor, Claude или других) к авторитетным источникам авиационных данных для погоды, NOTAM, карт, информации о самолетах и многого другого.
⚠️ Отказ от ответственности ⚠️
Разработчик этого кода не несет ответственности за правильность или безопасность API, предоставляющих данные, или за планирование вашего полета для вашего конкретного полета. Это относится как к программному обеспечению, так и к инструкциям FlightPlanning.md , которые НЕ заменяют экспертизу пилота с соответствующей лицензией . Командир воздушного судна несет исключительную ответственность за безопасность полета и соблюдение всех соответствующих правил.
Функции
Модульные серверы MCP для авиационных данных
Интегрируется с FAA, Aviation Weather и другими API
Простая настройка для использования с любым MCP-совместимым клиентом LLM
Опубликовано как пакет npm:
aviation-mcp
Related MCP server: Aviation MCP Server
Использование MCP-сервера
Добавьте сервер Aviation-mcp в ваш mcp.json следующим образом. Обязательно обновите ключи, чтобы они содержали допустимые значения (посетите https://api.faa.gov/s/ для учетных записей клиентов FAA API, https://api-ninjas.com/ для их ключей API) или удалите их (и соответствующие API будут скрыты).
Авиационная погода (включая множество геопривязанных данных) и карты не требуют никаких ключей API. NOTAM требуют идентификатор/секрет клиента FAA.
{
"mcpServers": {
"aviation": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aviation-mcp"
],
"env": {
"API_NINJA_KEY": "<your-key>",
"FAA_CLIENT_ID": "<your-id>",
"FAA_CLIENT_SECRET": "<your-secret>"
}
}
}
}Официальные источники
погода : Авиационные метеорологические данные (METAR, TAF, PIREP, SIGMET, G-AIRMET и т. д.)
Карты : Секционные, TAC, IFR по маршруту и TPP
notam : API FAA NOTAM
🚧 Неисправные источники 🚧
Эти источники были бы полезны, но интеграция или доступ к API пока не работают:
осадки : API FAA EIM Weather Proximity (данные об осадках)
аэропорты : информация об аэропортах и взлетно-посадочных полосах FAA
Не реализовано
задержки : API ASWS FAA предоставляет информацию о задержках в аэропортах.
🚧🚧 Неофициальные источники 🚧🚧
самолет : Данные о самолете
🚧 Отсутствующие источники 🚧
Маршруты процедур в машиночитаемом формате. TODO: Загрузите данные CIFP и используйте что-то вроде arinc424 , чтобы преобразовать их в пригодный для использования формат.
Данные о воздушном пространстве в машиночитаемом формате. TODO: Загрузите данные NASR и используйте библиотеку для чтения шейп-файлов и/или данных AIXM.
Использование
После настройки ваш клиент LLM может подключаться к серверам MCP и запрашивать данные об авиации по мере необходимости. Подробности предоставления конфигурации mcp.json см. в документации вашего клиента.
Пример системного запроса, который можно использовать для планирования полета, см. на сайте FlightPlanning.md.
Для временной осознанности я рекомендую сочетать ее со временем .
Для управления EFB рассмотрите возможность объединения с файловой системой или gdrive .
Покрытие API
Подробный список поддерживаемых API, конечных точек и статуса интеграции см. на Sources.md .
Лицензия
Массачусетский технологический институт
Available Tools
1 toolget_notamsC
Retrieves NOTAMs based on specified filters
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| classification | No | The NOTAM classification | |
| domesticLocation | No | The domestic location criteria (e.g., 'IAD' for Dulles International Airport) | |
| effectiveEndDate | No | The effective end date | |
| effectiveStartDate | No | The effective start date | |
| featureType | No | The feature type filter | |
| icaoLocation | No | The ICAO location criteria (e.g., 'KIAD' for Dulles International Airport) | |
| lastUpdatedDate | No | The last update date | |
| locationLatitude | No | The location latitude (e.g., 60.57) | |
| locationLongitude | No | The location longitude (e.g., -151.24) | |
| locationRadius | No | The location radius in nautical miles (max: 100) | |
| notamNumber | No | The NOTAM number (e.g., 'CK0000/01') | |
| notamType | No | The NOTAM type: 'N' for New, 'R' for Replaced, 'C' for Canceled | |
| pageNum | No | The page number | |
| pageSize | No | The page size (max: 1000) | |
| responseFormat | No | Response format for NOTAM data | geoJson |
| sortBy | No | The field to sort results by | |
| sortOrder | No | The sort order |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations, the description carries full burden but only states retrieval with filters. It lacks behavioral details like pagination handling (implied by pageNum/pageSize but not explained), rate limits, authentication needs, or response format implications (e.g., geoJson output). This leaves significant gaps in understanding tool behavior.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, efficient sentence that front-loads the core action and scope without unnecessary words. It's appropriately sized for its purpose, with zero waste.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a complex tool with 17 parameters, no annotations, and no output schema, the description is inadequate. It doesn't address behavioral aspects like pagination, response formats, or error handling, leaving the agent with insufficient context to use the tool effectively.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100%, so parameters are well-documented in the schema. The description adds no extra meaning beyond implying filters exist, which the schema already details. Baseline 3 is appropriate as the schema handles parameter semantics effectively.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the verb ('Retrieves') and resource ('NOTAMs'), with scope ('based on specified filters'). It's specific about the action and subject matter, though without sibling tools to differentiate from, it can't achieve the highest score for sibling differentiation.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
No guidance is provided on when to use this tool, such as scenarios or prerequisites. The description mentions filters but doesn't explain their application or alternatives, leaving usage context unclear.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
1 tool update
v1.0.0- First observed
get_notams
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The single tool 'get_notams' has a clear, distinct purpose focused on retrieving NOTAMs.
The tool name 'get_notams' follows a clear verb_noun pattern (get + notams). Since there is only one tool, consistency is inherently perfect with no deviations or mixed conventions.
The server has only one tool, which feels thin for a domain like aviation that typically involves multiple operations such as querying weather, flight plans, or airspace data. This minimal toolset limits functionality and suggests an incomplete surface.
The toolset is severely incomplete for an aviation context. It only provides NOTAM retrieval, with no coverage for other essential aviation data like METARs, TAFs, flight tracking, or airspace information, leading to significant gaps in agent workflows.
Maintenance
Related MCP Connectors
Aircraft intelligence for AI agents: valuations with uncertainty bands, FAA registry lookups, cost of ownership, comparable aircraft, fleet search, airworthiness directives and STCs, market metrics and forecasts, verified value reports, pre-buy diligence checklists, logbook search and a watchlist. 38 tools; free tier with OAuth or a Windsock API key.
Aviationstack MCP — global flight + airport + airline data
Aviation identity resolution and an AI use-case atlas, with provenance and temporal validity
- APIVerveOAuthcom.apiverve
350+ production-ready APIs through one MCP server — weather, geocoding, validation, financial data.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityBmaintenanceEnables flight planning and aviation operations through intelligent airport resolution, great-circle route calculation, and aircraft performance estimation. Supports 28,000+ airports worldwide and 190+ aircraft types for comprehensive flight planning via natural language.12464MIT
- AlicenseAqualityCmaintenanceMCP server giving AI agents access to real-time aviation data — live flight tracking, airport weather, airline and airport information.103MIT
- AlicenseBqualityDmaintenanceEnables AI assistants to query flight routes, real-time flight tracking, weather, and transfer flights via standardized MCP tools.10MIT

AirLabs MCP Serverofficial
AlicenseAqualityDmaintenanceProvides AI assistants with access to real-time flight data, airport schedules, delays, and aviation reference databases through natural language queries.12191 npmMIT