NASA CMR (Common Metadata Repository)

🚀 NASA地球数据搜索（CMR）的模型上下文协议（MCP）

本模块是NASA地球数据通用元数据仓库（CMR）的模型上下文协议（MCP）。该MCP服务器旨在借助Earthaccess，将AI检索与NASA的数据集目录实现集成。

🚀 快速开始

此模块是NASA地球数据通用元数据仓库（CMR）的模型上下文协议（MCP），其主要作用是通过Earthaccess把AI检索和NASA的数据集目录结合起来，方便用户进行数据搜索。

✨ 主要特性

• 实现AI检索与NASA数据集目录的集成，提升数据搜索效率。
• 支持多种LLM客户端，如Claude桌面版或ChatGPT桌面版。

📦 安装指南

依赖项

• uv - 一个基于Rust的Python包管理器。
• 一个LLM客户端，例如Claude桌面版或ChatGPT桌面版（用于消费MCP）。

安装步骤

1. 将仓库克隆到本地环境或其他正在运行LLM客户端的位置：

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

2. 安装uv：

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

uv venv
source .venv/bin/activate

3. 使用uv安装包：

uv sync

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

💻 使用示例

添加到AI框架

在此示例中，我们将使用Claude桌面版。 更新claude_desktop_config.json文件（有时必须创建此文件）。在Mac上，通常位于~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json。 添加以下配置，填写UV_LIB和CMR_MCP_INSTALL的值 - 这里不要使用环境变量：

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

使用MCP服务器

只需提示您的代理程序执行搜索 cmr for...数据。以下是一个简单的示例操作：

其他可用的提示：

1. 搜索CMR中2024年至2025年的数据集。
2. 搜索PO.DAAC中2020年至2024年带有关键词“气候”的数据集。