MCP 服务器

CMR Model Context Protocol

一个MCP服务器，集成了人工智能检索功能与美国国家航空航天局（NASA）的通用元数据存储库（CMR），允许用户通过自然语言查询搜索NASA的地球科学数据集目录。

Tools

get_datasets

Get a list of datasets form CMR based on keywords. Args: startdate: (Optional) Start date of search request (like "2002" or "2022-03-22") stopdate: (Optional) Stop date of search request (like "2002" or "2022-03-22") daac: the daac to search, e.g. NSIDC or PODAAC keywords: A list of keyword arguments to search collections for.

README

用于 NASA Earthdata Search (CMR) 的模型上下文协议 (MCP)

本模块是用于 NASA 地球数据通用元数据存储库 (CMR) 的模型上下文协议 (MCP)。此 MCP 服务器的目标是通过 Earthaccess 将 AI 检索与 NASA 数据集目录集成。

依赖项

uv - 基于 Rust 的 Python 包管理器 LLM 客户端，例如 Claude desktop 或 chatGPT desktop（用于使用 MCP）

安装和运行

将存储库克隆到您的本地环境，或您的 LLM 客户端正在运行的位置。

git clone https://github.com/podaac/cmr-mcp.git
cd cmr-mcp

安装 uv

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

uv venv
source .venv/bin/activate

使用 uv 安装包

uv sync

使用 which uv (UV_LIB) 和 PWD (CMR_MCP_INSTALL) 的输出来更新以下配置。

添加到 AI 框架

在此示例中，我们将使用 Claude desktop。

更新 claude_desktop_config.json 文件（有时必须创建此文件）。在 Mac 上，通常可以在 ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json 中找到它。

添加以下配置，填写 UV_LIB 和 CMR_MCP_INSTALL 的值 - 此处不要使用环境变量。

{
    "mcpServers": {
        "cmr": {
            "command": "$UV_LIB$",
            "args": [
                "--directory",
                "$CMR_MCP_INSTALL$",
                "run",
                "cmr-search.py"
            ]
        }
    }
}

使用 MCP 服务器

只需提示您的代理 search cmr for... 数据。以下是一个简单的实际示例。

Claude MCP usage

其他可以使用的提示：

Search CMR for datasets from 2024 to 2025 (搜索 CMR 中 2024 年至 2025 年的数据集)
Search CMR for PO.DAAC datasets from 2020 to 2024 with keyword Climate (搜索 CMR 中 2020 年至 2024 年的 PO.DAAC 数据集，关键词为 Climate)