NASA CMR (Common Metadata Repository)

🚀 NASA地球データ検索（CMR）のモデルコンテキストプロトコル（MCP）

このモジュールは、NASA地球データの汎用メタデータリポジトリ（CMR）のモデルコンテキストプロトコル（MCP）です。このMCPサーバーの目的は、Earthaccessを通じてAI検索をNASAのデータセットカタログと統合することです。

✨ 主な機能

このモジュールは、NASA地球データの汎用メタデータリポジトリ（CMR）のモデルコンテキストプロトコル（MCP）を提供します。MCPサーバーを通じて、AI検索をNASAのデータセットカタログと統合することができます。

📦 インストール

依存関係

• uv - RustベースのPythonパッケージマネージャー
• LLMクライアント（例：Claudeデスクトップ版またはChatGPTデスクトップ版）

インストール手順

1. リポジトリをクローンします。

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

2. uvをインストールします。

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

3. uvの仮想環境を作成し、アクティブ化します。

uv venv
source .venv/bin/activate

4. uvを使ってパッケージをインストールします。

uv sync

5. which uvの出力（UV_LIB）とPWD（CMR_MCP_INSTALL）を使って、設定を更新します。

💻 使用例

AIフレームワークへの追加

この例では、Claudeデスクトップ版を使用します。

1. claude_desktop_config.jsonファイルを更新します（必要に応じて作成します）。Macでは、通常~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.jsonにあります。
2. 以下の設定を追加し、UV_LIBとCMR_MCP_INSTALLの値を入力します（環境変数は使用しないでください）。

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

MCPサーバーの使用

エージェントに検索 cmr for...データを実行するように指示するだけです。以下は簡単な操作例です。

その他の利用可能な指示：

1. CMR内の2024年から2025年までのデータセットを検索する
2. PO.DAAC内の2020年から2024年までで、「気候」というキーワードが含まれるデータセットを検索する