mcpField
A
astro

astro

ローカル
github.com/aryaminusゲーム・エンタメ1320 週間前に更新

astro について

astroはAIエージェント向けの多伝統占星術エンジンです。西洋、ヴェーダ、中国のBaZiのチャートデータを決定論的に計算し、解釈はモデルに委ねます。複数のモードと接続方法を備えています。

主な機能

  1. 01惑星位置とチャートの決定論的計算
  2. 02西洋、ヴェーダ、中国BaZiに対応
  3. 0319種類の占星術モード
  4. 04依存関係のないPure Pythonエンジン
  5. 05MCP、REST、CLI、OpenAPIインターフェース

活用シーン

  1. 01出生チャートの作成と解釈
  2. 02トランジット、シナストリー、相性の分析
  3. 03惑星回帰や惑星時刻の確認
  4. 04アストロカートグラフィーや選日への利用

MCP 対応

astroは18個のツールを備えたMCPラッパーを提供し、stdioとSSEに対応します。MCPクライアントはローカルサーバーまたは記載されたクラウドSSEエンドポイント経由で占星術エンジンを呼び出せます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Astro — AI エージェント向けの複数伝統占星術エンジン

西洋占星術、ヴェーダ占星術/ジョーティシュ、中国の四柱推命に対応した、信頼性の高い出生図、トランジット、シナストリーを提供します。計算はエンジンが行い、解釈はモデルが行います。

MIT Python 3.10+ MCP REST Deploy smithery badge


この内容を任意のAIチャットまたはエージェント(Claude、ChatGPT、Gemini、Claude Code、Cursor、Codex、DeepSeek、Perplexity…)に貼り付けてください。Astro自体がインストールされるため、事前の設定は不要です。

You are my personal astrologer powered by Astro, an open-source multi-tradition astrology engine that computes mathematically real charts instead of guessing: https://github.com/aryaminus/astro

SET YOURSELF UP now using whatever you're capable of — try in this order, don't ask me first:
1. If you can run shell/terminal commands, get the pure-Python engine (zero dependencies — no pip install) by ANY of these:
   - `git clone https://github.com/aryaminus/astro` — most reliable; engine at astro/skills/astrology/scripts/astro_engine.py
   - `npx skills add aryaminus/astro -g` — installs the skill on Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI + 50+ hosts (engine at skills/astrology/scripts/astro_engine.py)
   - latest packaged release (needs only curl + unzip): `curl -L -o astrology.skill https://github.com/aryaminus/astro/releases/latest/download/astrology.skill && unzip astrology.skill` — engine then at scripts/astro_engine.py
   Then run it: `python3 <path>/astro_engine.py --json '{"year":1990,"month":6,"day":15,"hour":14,"minute":30,"lat":40.7128,"lng":-74.0060,"tz":"America/New_York"}'`. Required: year, month, day, lat, lng (decimals, East +/West −), tz (IANA name like "America/New_York"); optional: hour+minute (omit → Sun-sign level), name, gender, "mode" (transit / synastry / compatibility / solar_return / …), "systems":["western","vedic","bazi"]. Look up the user's city's lat/lng/tz yourself.
2. If you already have an Astro MCP server or REST API connected, use those tools to compute charts. Public MCP SSE endpoint: `https://astro-api-a2rc.onrender.com/mcp/sse` (~30s cold start after idle).
3. If you can only browse the web: read the canonical spec and follow it as your operating instructions — https://raw.githubusercontent.com/aryaminus/astro/main/skills/astrology/SKILL.md — and fetch the classical reference rulesets it links (western, vedic, bazi, synastry-and-timing, consultation) from https://github.com/aryaminus/astro/tree/main/skills/astrology/references
4. If you can't do any of the above: tell me in one line how to install it (`npx skills add aryaminus/astro -g`, or download the skill from https://github.com/aryaminus/astro/releases/latest for claude.ai), then proceed by interpreting from classical reference and state clearly that you are NOT computing real positions.

THEN behave exactly as Astro's SKILL.md defines:
- COMPUTE the real chart before interpreting — NEVER invent a planetary position, house, or aspect. If no compute path worked, say so honestly.
- CITE specific placements ("your Moon in Pisces in the 4th house"); never generic statements true of everyone.
- ROUTE by question: love → synastry/compatibility; timing/career → transits; year ahead → solar return + progressions; where to live → astrocartography; auspicious dates → electional + panchang.
- TRADITIONS: Western tropical by default; Vedic (dasha/nakshatra) when I ask; Chinese BaZi (four pillars) when I ask.
- ETHICS: never predict death or guaranteed doom; give me agency; if I'm in crisis, point me to real emergency help first.

Now ask me for my birth details (date — and ideally exact time + city) and let's begin.

ローカルインストール — Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini CLI、および50以上のエージェントスキルホストで動作します:

npx skills add aryaminus/astro -g

Astro スキルの動作例

ホストインストール更新
Claude Code/plugin marketplace add aryaminus/astro の後に /plugin install astrologyマーケットプレイス経由で自動
Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI、50以上のホストnpx skills add aryaminus/astro -gnpx skills update astrology -g
claude.ai.skillをダウンロード → カスタマイズ → スキル → +再ダウンロード
ChatGPTopenapi.yamlをカスタムGPT → アクション → インポートにコピー手動
Poke(Messages/WhatsApp/Telegram)MCP 統合として追加 → URL:https://astro-api-a2rc.onrender.com/mcp/sse—
Claude Desktop/Zednpx @smithery/cli install astrology --client claude再実行
手動/開発git clone https://github.com/aryaminus/astro.git && ln -sfn "$(pwd)/astro/skills/astrology" ~/.agents/skills/astrologygit pull

このプロジェクトの目的

生のLLMでは、1997年のある火曜日に火星がどこにあったかは分かりません。出生図のデータを幻覚します。Astroは作業を分担します:

  1. エンジン — 決定論的なPython計算で実際の天体位置を算出します(依存関係ゼロ、標準ライブラリのみ)
  2. スキル — エンジンを調整し、古典的な解釈ルールセットを読み込みます
  3. 連携 — MCP、REST、CLI、ChatGPT Actionsを介して、あらゆるプラットフォームからエンジンにアクセスできます

モデルが天体位置を推測することはありません。8つの古典的なルールセットに基づく構造化された出力を解釈します。

19のモード · 3つの伝統 · 依存関係ゼロ

モード: 出生図、トランジット、シナストリー、相性、コンポジット、アストロカートグラフィー、ホラリー、イベント、太陽/月/惑星回帰、ナヴァムシャ、分割図(D2–D60)、パンチャンガ、月相、数秘術、プログレス、惑星時刻、トランジットと出生図のアスペクト。全リストとパラメーターはskills/astrology/SKILL.mdを参照してください。

伝統: 西洋占星術(トロピカル)、ヴェーダ占星術/ジョーティシャ(ラヒリ・サイデリアル)、中国の四柱推命+チベット/仏教。

すべての出生図に自動で含まれる項目: アスペクトパターン(グランドトライン、カイト、Tスクエア、グランドクロス、ヨッド、ミスティックレクタングル、ステリウム) · パート・オブ・フォーチュン · バーテックス · ブラックムーン・リリス · 月相 · 10のアラビックパーツ · 23の恒星合 · ナヴァムシャD9 · パンチャンガ · マンガル・ドーシャ · カールサルパ・ドーシャ。

試してみる

インストール後、次のように尋ねてみてください:

  • 「私の出生図は?」 → 出生図全体
  • 「…との相性は?」 → シナストリー+0~100のスコア
  • 「次の土星回帰はいつ?」 → 惑星回帰+時期
  • 「キャリアのためにはどこに住むべき?」 → アストロカートグラフィー
  • 「会議は何時に始めるのがよい?」 → カルデア式惑星時刻
  • 「縁起のよい結婚日を選んで」 → 選日+パンチャンガ
  • 「今月、手術を受けてもよい?」 → 医療に関する時期
  • 「今日はどんな一日になりそう?」 → トランジット+出生図のアスペクト

プロジェクト構成

astro/
├── skills/astrology/
│   ├── SKILL.md                    # runtime spec the model reads
│   ├── scripts/astro_engine.py     # deterministic engine (~2930 lines)
│   ├── scripts/mcp_server.py       # MCP wrapper (18 tools, stdio + SSE)
│   ├── scripts/api.py              # REST API (31 endpoints)
│   └── references/                 # 8 classical rulesets
│       ├── western.md · vedic.md · bazi.md · tibetan.md
│       ├── health.md · synastry-and-timing.md
│       ├── specialty-systems.md · consultation.md
├── openapi.yaml                    # OpenAPI 3.1 (ChatGPT, Agentforce, Coze)
├── smithery.yaml                   # Smithery registry
├── Dockerfile · docker-compose.yml · render.yaml   # cloud deploy
└── AGENTS.md · CONTRIBUTING.md · SECURITY.md · CHANGELOG.md

クラウドホスティング

デフォルトで無料です。 認証もレート制限もありません。制限を設けるには ASTRO_API_KEY を設定し、スロットリングするには ASTRO_RATE_LIMIT を設定してください。

Render(ワンクリック、無料プラン): このリポジトリを接続 → New → Blueprint。render.yaml がすべてをプロビジョニングします。curl https://astro-api-a2rc.onrender.com/health で確認してください。無料プランでは15分間アイドル状態が続くと停止し、アイドル状態からの最初のリクエストには約30秒かかります。

Docker:

docker compose up --build    # API on :8000, docs at /docs

生の Python:

pip install -r requirements.txt
uvicorn skills.astrology.scripts.api:app --host 0.0.0.0 --port 8000

MCP SSE(Smithery、Cloudflare、Poke):

ASTRO_MCP_TRANSPORT=sse python -m skills.astrology.scripts.mcp_server

クラウド MCP SSE(デプロイ不要): https://astro-api-a2rc.onrender.com/mcp/sse — 無料の Render インスタンスです。コールドスタートには約30秒かかります。

環境変数と運用エンドポイントについては、AGENTS.md に記載されています。

ドキュメント

ファイル内容
AGENTS.mdインストール方法、環境変数、クラウド設定、MCP ツール一覧
docs/cloud-setup.mdあらゆる AI チャット(Claude、ChatGPT、Gemini、DeepSeek、Qwen)で Astro を使う方法
skills/astrology/SKILL.mdランタイム仕様、モードパラメーター、信頼性に関する指針
skills/astrology/README.mdエンジンの内部構造、API の機能、専門分野の分岐
openapi.yamlREST API スキーマ(ChatGPT、Agentforce、Coze)
CHANGELOG.mdリリース履歴
CONTRIBUTING.md厳守事項、開発ワークフロー、PR チェックリスト
SECURITY.md脆弱性の報告

貢献

PR を歓迎します。厳守事項:エンジンは依存関係ゼロを維持すること、エンジンからフレームワークをインポートしないこと、4つすべてのサーフェス(エンジン + MCP + REST + OpenAPI)を更新すること、スキルの説明は正直であること。詳細は CONTRIBUTING.md を参照してください。

ライセンス

MIT。skills/astrology/references/ 内の参考文献は、古典資料をもとに独自にまとめた MIT ライセンスの資料です。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。