WindAI MCP 서버

Model Context Protocol (MCP)를 통해 Claude, ChatGPT, Cursor 및 기타 AI 어시스턴트에서 사용할 수 있는 AI 기반 풍력 자원 평가 도구입니다.

MCP 호환 AI 어시스턴트를 사용하여 풍속 추정치를 얻고, 부지를 비교하며, 전체 ML 기반 풍력 발전 단지 평가를 실행하세요.

웹사이트: windai.tech

빠른 시작

Claude Desktop

Claude Desktop 설정 파일(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS) 또는 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows))에 다음을 추가하세요:

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

Claude Desktop을 재시작한 후 다음과 같이 질문하세요:

"위도 40.5, 경도 -105.2인 지점의 풍력 잠재력은 어느 정도인가요?"

Claude Code

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

Cursor / 기타 MCP 클라이언트

명령어로 npx -y windai-mcp를 사용하여 유사한 설정을 추가하세요.

전역 설치

npm install -g windai-mcp
windai-mcp

도구

get_wind_estimate (무료)

지구상 모든 위치에 대한 대략적인 풍력 자원 추정치를 얻습니다. API 키가 필요하지 않습니다.

입력:

• latitude (필수): 위도 (-90 ~ 90)

• longitude (필수): 경도 (-180 ~ 180)

• hub_height (선택): 허브 높이(미터) (기본값: 100)

반환값: 평균 풍속, IEC 풍력 등급, 풍력 품질 평가, 월별 분석, 풍력 밀도.

예시 프롬프트: "52.5N, 1.8E 지점의 120m 허브 높이에서의 풍력 자원을 추정해줘"

get_wind_farm_assessment (API 키 필요)

WindAI의 딥러닝 모델(289개 풍력 발전 단지의 1,000만 개 이상의 시간별 관측 데이터를 학습한 391개 특성 신경망)을 사용하여 전체 AI 기반 풍력 자원 평가를 실행합니다.

입력:

• latitude (필수): 위도

• longitude (필수): 경도

• api_key (필수): WindAI API 키 (wai_로 시작)

• hub_height (선택): 허브 높이(미터)

• rated_power (선택): 터빈 정격 출력(kW)

• rotor_diameter (선택): 로터 직경(미터)

• turbines_count (선택): 터빈 개수

• 추가: swept_area, total_power

반환값: 8,760시간 이상의 시간별 이용률, AEP, P50/P90, 월별 및 일별 프로필.

API 키 발급: windai.tech/account

compare_wind_sites (무료)

여러 위치의 풍력 잠재력을 나란히 비교합니다. 최대 5개 위치까지 가능합니다.

입력:

• locations (필수): { latitude, longitude, name? } 객체 배열 (2~5개 부지)

반환값: 풍력 품질별로 정렬된 비교 표.

예시 프롬프트: "다음 부지들의 풍력 잠재력을 비교해줘: Denver CO (39.7, -105.0), Amarillo TX (35.2, -101.8), Cheyenne WY (41.1, -104.8)"

get_windai_pricing (무료)

WindAI 평가에 대한 현재 가격 정보를 확인합니다.

반환값: 크레딧 패키지, 부지별 가격, 포함 사항 및 가입 링크.

get_windai_model_info (무료)

WindAI의 ML 모델, 학습 데이터 및 정확도 지표에 대한 정보를 확인합니다.

반환값: 아키텍처 세부 정보, 학습 데이터 통계, 정확도 지표, 검증 방법론.

가격

windai.tech/credits에서 크레딧을 구매하세요.

데이터 소스

• 무료 도구: Open-Meteo ERA5 과거 재분석 데이터(2021-2023), API 키 불필요

• 유료 평가: ERA5, MERRA2, Copernicus DEM 및 터빈 사양을 사용하는 WindAI의 독점 딥러닝 모델

개발

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

프로덕션용 빌드:

npm run build
npm start

링크

• WindAI 웹사이트

• API 문서

• 연구 및 방법론

• 무료 풍력 도구

• 블로그

라이선스

MIT