Servidor MCP de WindAI

Herramientas de evaluación de recursos eólicos impulsadas por IA para Claude, ChatGPT, Cursor y otros asistentes de IA a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

Obtenga estimaciones de velocidad del viento, compare emplazamientos y ejecute evaluaciones completas de parques eólicos mediante aprendizaje automático desde cualquier asistente de IA compatible con MCP.

Sitio web: windai.tech

Inicio rápido

Claude Desktop

Agréguelo a su configuración de Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json en macOS o %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json en Windows):

{
  "mcpServers": {
    "windai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "windai-mcp"]
    }
  }
}

Reinicie Claude Desktop y luego pregunte:

"¿Cuál es el potencial eólico en la latitud 40.5, longitud -105.2?"

Claude Code

claude mcp add windai -- npx -y windai-mcp

Cursor / Otros clientes MCP

Agregue una configuración similar usando npx -y windai-mcp como comando.

Instalación global

npm install -g windai-mcp
windai-mcp

Herramientas

get_wind_estimate (Gratuito)

Obtenga una estimación aproximada de los recursos eólicos para cualquier ubicación de la Tierra. No se requiere clave API.

Entrada:

• latitude (obligatorio): Latitud (-90 a 90)

• longitude (obligatorio): Longitud (-180 a 180)

• hub_height (opcional): Altura del buje en metros (predeterminado: 100)

Retorno: Velocidad media del viento, clase de viento IEC, evaluación de la calidad del viento, desglose mensual, densidad de potencia eólica.

Ejemplo de solicitud: "Estima el recurso eólico en 52.5N, 1.8E a una altura de buje de 120m"

get_wind_farm_assessment (Requiere clave API)

Ejecute una evaluación completa de recursos eólicos impulsada por IA utilizando el modelo de aprendizaje profundo de WindAI (red neuronal de 391 características entrenada con más de 10 millones de observaciones horarias de 289 parques eólicos).

Entrada:

• latitude (obligatorio): Latitud

• longitude (obligatorio): Longitud

• api_key (obligatorio): Clave API de WindAI (comienza con wai_)

• hub_height (opcional): Altura del buje en metros

• rated_power (opcional): Potencia nominal de la turbina en kW

• rotor_diameter (opcional): Diámetro del rotor en metros

• turbines_count (opcional): Número de turbinas

• Además: swept_area, total_power

Retorno: Más de 8,760 factores de capacidad horarios, AEP, P50/P90, perfiles mensuales y diurnos.

Obtenga una clave API: windai.tech/account

compare_wind_sites (Gratuito)

Compare el potencial eólico en múltiples ubicaciones lado a lado. Hasta 5 ubicaciones.

Entrada:

• locations (obligatorio): Matriz de objetos { latitude, longitude, name? } (2-5 sitios)

Retorno: Tabla comparativa clasificada por calidad del viento.

Ejemplo de solicitud: "Compara el potencial eólico en estos sitios: Denver CO (39.7, -105.0), Amarillo TX (35.2, -101.8) y Cheyenne WY (41.1, -104.8)"

get_windai_pricing (Gratuito)

Obtenga información de precios actual para las evaluaciones de WindAI.

Retorno: Paquetes de créditos, precios por sitio, qué está incluido y enlaces de registro.

get_windai_model_info (Gratuito)

Obtenga información sobre el modelo de ML de WindAI, los datos de entrenamiento y las métricas de precisión.

Retorno: Detalles de la arquitectura, estadísticas de datos de entrenamiento, métricas de precisión, metodología de validación.

Precios

Compre créditos en windai.tech/credits.

Fuentes de datos

• Herramientas gratuitas: Reanálisis histórico ERA5 de Open-Meteo (2021-2023), no se necesita clave API

• Evaluaciones pagas: Modelo de aprendizaje profundo patentado de WindAI utilizando ERA5, MERRA2, Copernicus DEM y especificaciones de turbinas

Desarrollo

git clone <repo-url>
cd windai-mcp
npm install
npm run dev

Construir para producción:

npm run build
npm start

Enlaces

• Sitio web de WindAI

• Documentación de la API

• Investigación y metodología

• Herramientas eólicas gratuitas

• Blog

Licencia

MIT