Mcpiztro
MCPプロトコルに基づく紫微斗数計算サーバーで、正確な命盤計算と運勢分析機能を提供します。
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6.1K

紫微斗数MCPサーバーとは?

これは、伝統的な紫微斗数の命理分析と現代のAI技術を結合したサービスで、標準化されたMCPプロトコルを通じてAIアシスタントに専門的な命理計算能力を提供します。個人の星盤を正確に計算し、大运や流年を分析し、構造化データで結果を返します。

紫微斗数サービスの使い方は?

MCPプロトコルをサポートするAIアシスタント(Claudeなど)を通じて直接問い合わせることができます。誕生日と時間を提供するだけで、システムが自動的に複雑な命理計算を行います。また、APIを直接呼び出して構造化データを取得することもできます。

適用シーン

個人の命理相談、運勢予測、吉日選び、婚相性診断などの伝統的な命理分析シーンに適しており、正確な命理データが必要なAIアプリケーションの統合に特に適しています。

主要機能

完全な星盤計算
陽暦と旧暦の誕生日計算をサポートし、十二宮位、主星、輔星を含む完全な命盤を正確に算出します。
多言語対応
簡体/繁体字中国語、英語、日本語、韓国語、ベトナム語の多言語出力を提供します。
運勢分析
大限、流年、流月などの異なる時間軸の運勢変化を計算できます。
時間サービス
正確な時間計算機能を内蔵し、タイムゾーン変換と特殊日付処理をサポートします。
利点
計算結果が正確で信頼性が高く、専門的なiztroアルゴリズムライブラリに基づいています。
応答速度が速く、リアルタイムインタラクションシーンに適しています。
構造化データを出力するため、二次開発と分析が容易です。
主流のAIアシスタントとシームレスに統合できます。
制限
正確な誕生時間(できれば時間まで)が必要です。
一部の特殊な命理流派のアルゴリズムはサポートされていません。
高度な機能を利用するには一定の命理知識が必要です。

使い方

AIアシスタントを通じて使用する
MCPプロトコルをサポートするAIアシスタント(Claudeなど)に直接クエリを入力します。例えば、「1990年8月16日午後2時生まれの女性の紫微斗数星盤を作成してください」と入力します。
API呼び出し
開発者はJSON - RPCリクエストを送信してサービスAPIを直接呼び出すことができます。
ローカルで実行する
リポジトリをクローンして依存関係をインストールした後、サーバーを直接実行できます。

使用例

基本命盤照会
ある人の誕生時の基本星盤構成を照会する
流年運勢分析
ある人の特定の年の運勢を分析する
婚相性診断
二人の命盤の適合度を比較する

よくある質問

正確な命盤を作成するにはどのような情報を提供する必要がありますか?
旧暦の誕生日はどのように入力しますか?
サービスはどの言語をサポートしていますか?
特定の年の運勢を取得するにはどうすればいいですか?

関連リソース

iztroプロジェクトホームページ
紫微斗数の核心計算ライブラリ
MCPプロトコル公式サイト
Model Context Protocolの公式ドキュメント
紫微斗数入門ガイド
紫微斗数の基本概念の説明

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
{
  "mcpServers": {
    "ziwei": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/your/project/ziwei_mcp_server.js"],
      "env": {
        "NODE_PATH": "/path/to/your/project/node_modules"
      }
    }
  }
}
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

N
Next Devtools MCP
Next.js開発ツールのMCPサーバーです。ClaudeやCursorなどのAIプログラミングアシスタントにNext.js開発ツールとユーティリティを提供します。実行時診断、開発自動化、およびドキュメントアクセス機能が含まれています。
TypeScript
7.7K
5ポイント
P
Praisonai
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Python
6.7K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
9.7K
4ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
15.9K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
10.5K
4ポイント
M
Mcpjungle
MCPJungleは自ホスト型のMCPゲートウェイで、複数のMCPサーバーを集中的に管理および代理し、AIエージェントに統一されたツールアクセスインターフェースを提供します。
Go
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4.5ポイント
N
Nexus
NexusはAIツール集約ゲートウェイで、複数のMCPサーバーとLLMプロバイダーの接続をサポートし、統一されたエンドポイントを通じてツール検索、実行、およびモデルルーティング機能を提供し、セキュリティ認証とレート制限をサポートします。
Rust
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4ポイント
A
Apple Health MCP
SQLでAppleの健康データをクエリするためのMCPサーバーで、DuckDBをベースにした効率的な分析をサポートし、自然言語クエリと自動レポートの生成が可能です。
TypeScript
9.9K
4.5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
15.8K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
20.5K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
64.3K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
31.1K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
17.2K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
22.8K
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M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
17.0K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
26.4K
4.5ポイント
AIBase
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