WindAI MCP Server

Инструменты для оценки ветроэнергетического потенциала на базе ИИ для Claude, ChatGPT, Cursor и других ИИ-ассистентов через Model Context Protocol (MCP).

Получайте оценки скорости ветра, сравнивайте площадки и проводите полноценную оценку ветроэлектростанций с помощью машинного обучения из любого ИИ-ассистента, поддерживающего MCP.

Веб-сайт: windai.tech

Быстрый старт

Claude Desktop

Добавьте в конфигурацию Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json на macOS или %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json на Windows):

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

Перезапустите Claude Desktop, затем спросите:

"Каков ветровой потенциал на широте 40.5, долготе -105.2?"

Claude Code

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

Cursor / Другие MCP-клиенты

Добавьте аналогичную конфигурацию, используя npx -y windai-mcp в качестве команды.

Глобальная установка

npm install -g windai-mcp
windai-mcp

Инструменты

get_wind_estimate (Бесплатно)

Получите приблизительную оценку ветроэнергетического потенциала для любой точки Земли. API-ключ не требуется.

Входные данные:

• latitude (обязательно): Широта (от -90 до 90)

• longitude (обязательно): Долгота (от -180 до 180)

• hub_height (опционально): Высота ступицы в метрах (по умолчанию: 100)

Возвращает: Среднюю скорость ветра, класс ветра по IEC, оценку качества ветра, помесячную разбивку, плотность потока энергии ветра.

Пример запроса: "Оцени ветровой потенциал на 52.5 с.ш., 1.8 в.д. при высоте ступицы 120 м"

get_wind_farm_assessment (Требуется API-ключ)

Проведите полноценную оценку ветроэнергетического потенциала с помощью ИИ, используя модель глубокого обучения WindAI (нейронная сеть с 391 признаком, обученная на более чем 10 млн часовых наблюдений с 289 ветроэлектростанций).

Входные данные:

• latitude (обязательно): Широта

• longitude (обязательно): Долгота

• api_key (обязательно): API-ключ WindAI (начинается с wai_)

• hub_height (опционально): Высота ступицы в метрах

• rated_power (опционально): Номинальная мощность турбины в кВт

• rotor_diameter (опционально): Диаметр ротора в метрах

• turbines_count (опционально): Количество турбин

• Плюс: swept_area, total_power

Возвращает: Более 8760 часовых коэффициентов использования установленной мощности (КИУМ), годовую выработку энергии (AEP), показатели P50/P90, месячные и суточные профили.

Получить API-ключ: windai.tech/account

compare_wind_sites (Бесплатно)

Сравните ветровой потенциал в нескольких местах одновременно. До 5 локаций.

Входные данные:

• locations (обязательно): Массив объектов { latitude, longitude, name? } (от 2 до 5 площадок)

Возвращает: Ранжированную сравнительную таблицу, отсортированную по качеству ветра.

Пример запроса: "Сравни ветровой потенциал на этих площадках: Денвер, Колорадо (39.7, -105.0), Амарилло, Техас (35.2, -101.8) и Шайенн, Вайоминг (41.1, -104.8)"

get_windai_pricing (Бесплатно)

Получите актуальную информацию о ценах на оценки WindAI.

Возвращает: Пакеты кредитов, цены за площадку, что включено в стоимость и ссылки для регистрации.

get_windai_model_info (Бесплатно)

Получите информацию о модели машинного обучения WindAI, обучающих данных и метриках точности.

Возвращает: Детали архитектуры, статистику обучающих данных, метрики точности, методологию валидации.

Ценообразование

Покупайте кредиты на windai.tech/credits.

Источники данных

• Бесплатные инструменты: Исторический реанализ Open-Meteo ERA5 (2021-2023), API-ключ не требуется

• Платные оценки: Проприетарная модель глубокого обучения WindAI с использованием ERA5, MERRA2, Copernicus DEM и технических характеристик турбин

Разработка

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

Сборка для продакшена:

npm run build
npm start

Ссылки

• Веб-сайт WindAI

• Документация API

• Исследования и методология

• Бесплатные инструменты для работы с ветром

• Блог

Лицензия

MIT