Marinetraffic MCP Server
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Marinetraffic MCP Server

MarineTraffic APIに基づくMCPサーバーで、船舶のリアルタイム位置照会、詳細情報取得、区域内船舶検索などの機能を提供します。
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8.4K

MarineTraffic MCPサーバーとは?

これはClaude AIとMarineTrafficの船舶データを接続するブリッジサーバーで、世界中の船舶のリアルタイム位置、詳細情報、特定区域内の船舶分布状況を照会することができます。

MarineTrafficサービスの使い方は?

簡単なコマンドで船舶情報を照会でき、複雑な技術的詳細を知る必要はありません。船舶識別子(MMSI/IMO)または地理座標を提供するだけで、必要なデータを取得できます。

適用シーン

物流追跡、海上安全監視、航海業務分析など、リアルタイム船舶データが必要なシーンに適しています。

主な機能

船舶位置照会
MMSIまたはIMO番号を通じて船舶のリアルタイム位置情報(緯度経度、針路、速度を含む)を取得します。
船舶詳細情報
船舶の技術パラメータ、サイズ、タイプ、所属会社などの詳細情報を取得します。
船舶検索
船名、MMSI、IMOまたは船舶タイプで条件に合致する船舶リストを検索します。
区域内船舶照会
指定された地理区域(円形範囲)内のすべての船舶情報を取得します。
利点
世界中の船舶追跡データをリアルタイムで取得できる
複数の照会方法(MMSI/IMO/船名/区域)をサポートする
Claude AIとシームレスに統合される
APIの制限と再試行を自動的に処理する
制限
有効なMarineTraffic APIキーが必要です
データのカバー範囲はAIS基地局の分布に制限されます
APIの呼び出しには回数制限があります(サブスクリプションプランによって異なります)
小型船舶のデータは不完全な場合があります

使い方

APIキーを取得する
MarineTrafficの公式ウェブサイトで登録し、APIキーを取得します。
サーバーを設定する
Claudeの設定ファイルにMCPサーバーの設定を追加し、APIキーを入力します。
照会を開始する
提供されたコマンド形式を使用して、必要な船舶情報を照会します。

使用例

特定船舶の位置を照会する
ある貨物船のリアルタイム位置を追跡する
港の船舶を監視する
ある港の近くのすべての船舶の状況を把握する

よくある質問

MarineTraffic APIキーをどのように取得しますか?
なぜ一部の船舶のデータが照会できないのですか?
APIの制限エラーが発生したらどうしますか?

関連リソース

MarineTraffic APIドキュメント
公式APIドキュメントと使用ガイド
MCPプロトコルの説明
Model Context Protocolの技術仕様
サンプルコードライブラリ
サーバー実装のソースコード

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": {
    "marinetraffic": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/marinetraffic-server/build/index.js"],
      "env": {
        "MARINETRAFFIC_API_KEY": "your-api-key-here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
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

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
9.6K
5ポイント
M
MCP Server
Mapbox MCPサーバーは、Node.jsで実装されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアプリケーションにMapboxの地理空間APIへのアクセス機能を提供します。地理コーディング、興味のある場所の検索、ルート計画、等時線分析、静的地図生成などの機能が含まれます。
TypeScript
8.5K
4ポイント
M
Maverick MCP
MaverickMCPはFastMCP 2.0に基づく個人株式分析サーバーであり、Claude DesktopなどのMCPクライアントに専門レベルの金融データ分析、技術指標計算、ポートフォリオ最適化ツールを提供する。これは520株のスタンダード500株データを事前に設定し、複雑な認証なしでローカルに実行できるように、さまざまな技術分析戦略と並列処理をサポートしています。
Python
9.3K
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
18.7K
5ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
13.2K
5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
10.7K
4.5ポイント
M
MCP Server Airbnb
認証済み
Airbnbの宿泊施設検索と詳細照会のMCPサービス
TypeScript
15.2K
4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
34.3K
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
21.9K
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
72.5K
4.7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
17.2K
4.5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
34.3K
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
19.8K
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#
24.7K
5ポイント
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
19.8K
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
28.9K
4.5ポイント
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