MCP Datapi

🚀 气候数据存储（CDS）MCP 服务器

本项目实现了一个模型上下文协议（MCP）服务器，为大型语言模型提供接口，使其能够获取 CDS 目录数据和任务状态。底层 API 为 datapi，相关文档可在此处查看。

🚀 快速开始

先决条件

• 需安装 Python 3.13 或更高版本。
• 要获取 CDS API 密钥，可前往此处申请。
• MCP 主机/客户端：本项目已在 Claude 桌面和 MCP 监视器上完成测试。

安装步骤

1. 克隆仓库：

git clone git@github.com:albertdow/mcp-datapi.git
cd mcp-datapi

2. 安装依赖（使用 uv）：

uv add "mcp[cli]" datapi python-dotenv

3. 设置 CDS API 密钥： 通过创建 .env 文件并添加以下内容：

DATAPI_URL=<DATAPI_URL>
DATAPI_KEY=<DATAPI_KEY>

有关 CDS API 密钥设置的详细信息，请参见此处。

使用方法

开发模式与 MCP 监视器

在本地测试服务器，可执行以下命令：

mcp dev datapi_server.py

集成到 Claude 桌面

可使用以下命令：

mcp install datapi_server.py --name "DatapiServer" -f .env

或直接添加到 claude_desktop_config.json 中：

{
    "mcpServers": {
        "DatapiServer": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "mcp-datapi",
                "run",
                "datapi_server.py"
            ],
            "env": {
                "DATAPI_URL": "<DATAPI_URL>",
                "DATAPI_KEY": "<DATAPI_KEY>"
            }
        }
    }
}

⚠️ 重要提示

需要指定 uv 的路径，例如 /Users/username/.local/bin/uv。

✨ 主要特性

工具功能

• get_jobs：可查找可用的任务，还能根据状态添加过滤器，最终返回任务 ID 列表。
• download_job_result：使用任务 ID 即可下载任务结果。
• get_all_collections：获取目录中所有可用集合的 ID。
• get_collection_by_id：通过指定的集合 ID 获取相关信息。
• submit_job：提交一个下载请求。

环境变量支持

支持使用 .env 文件来设置环境变量。