WindAI MCP Server

Model Context Protocol (MCP) を介して、Claude、ChatGPT、Cursor、その他のAIアシスタントで利用可能なAI搭載の風力資源評価ツールです。

MCP対応のAIアシスタントから、風速の推定、地点の比較、ML（機械学習）を活用した本格的な風力発電所の評価を実行できます。

ウェブサイト: windai.tech

クイックスタート

Claude Desktop

Claude Desktopの設定ファイル（macOSの場合は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windowsの場合は %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）に追加してください：

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

Claude Desktopを再起動し、次のように質問してください：

"What's the wind potential at latitude 40.5, longitude -105.2?"

Claude Code

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

Cursor / その他のMCPクライアント

コマンドとして npx -y windai-mcp を使用して同様の設定を追加してください。

グローバルインストール

npm install -g windai-mcp
windai-mcp

ツール

get_wind_estimate (無料)

地球上のあらゆる場所の概算風力資源を取得します。APIキーは不要です。

入力:

• latitude (必須): 緯度 (-90 ～ 90)

• longitude (必須): 経度 (-180 ～ 180)

• hub_height (任意): ハブ高さ（メートル単位、デフォルト: 100）

戻り値: 平均風速、IEC風クラス、風力品質評価、月別内訳、風力密度。

プロンプト例: "Estimate the wind resource at 52.5N, 1.8E at 120m hub height"

get_wind_farm_assessment (APIキーが必要)

WindAIのディープラーニングモデル（289の風力発電所から得られた1,000万件以上の時間別観測データで学習した391の特徴量を持つニューラルネットワーク）を使用して、本格的なAI風力資源評価を実行します。

入力:

• latitude (必須): 緯度

• longitude (必須): 経度

• api_key (必須): WindAI APIキー (wai_ で始まるもの)

• hub_height (任意): ハブ高さ（メートル単位）

• rated_power (任意): タービン定格出力（kW単位）

• rotor_diameter (任意): ローター直径（メートル単位）

• turbines_count (任意): タービン基数

• その他: swept_area, total_power

戻り値: 8,760時間以上の時間別設備利用率、AEP（年間発電量）、P50/P90、月別および日別のプロファイル。

APIキーの取得: windai.tech/account

compare_wind_sites (無料)

複数の地点の風力ポテンシャルを並べて比較します。最大5地点まで可能です。

入力:

• locations (必須): { latitude, longitude, name? } オブジェクトの配列（2～5地点）

戻り値: 風力品質でソートされた比較テーブル。

プロンプト例: "Compare wind potential at these sites: Denver CO (39.7, -105.0), Amarillo TX (35.2, -101.8), and Cheyenne WY (41.1, -104.8)"

get_windai_pricing (無料)

WindAI評価の現在の料金情報を取得します。

戻り値: クレジットパッケージ、地点あたりの料金、含まれる内容、サインアップリンク。

get_windai_model_info (無料)

WindAIのMLモデル、学習データ、精度指標に関する情報を取得します。

戻り値: アーキテクチャの詳細、学習データの統計、精度指標、検証手法。

料金

クレジットの購入はこちら: windai.tech/credits

データソース

• 無料ツール: Open-Meteo ERA5 Historical Reanalysis (2021-2023)、APIキー不要

• 有料評価: ERA5、MERRA2、Copernicus DEM、およびタービン仕様を使用したWindAI独自のディープラーニングモデル

開発

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

本番環境向けビルド:

npm run build
npm start

リンク

• WindAI ウェブサイト

• API ドキュメント

• 研究・手法

• 無料風力ツール

• ブログ

ライセンス

MIT