Kindwise Identification について
写真から植物、作物の病気、昆虫、キノコを識別します。IP 制限付きの無料トライアル。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
エンドポイント
https://agents.kindwise.com/mcpインストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http com-kindwise-agents https://agents.kindwise.com/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"com-kindwise-agents":{"type":"http","url":"https://agents.kindwise.com/mcp"}}}Cursor で開くVS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"com-kindwise-agents":{"type":"http","url":"https://agents.kindwise.com/mcp"}}}VS Code で開くClaude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"com-kindwise-agents":{"type":"http","url":"https://agents.kindwise.com/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"com-kindwise-agents":{"serverUrl":"https://agents.kindwise.com/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
5| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| health | any | いいえ | 任意の植物健康評価。`auto` は植物が不健康に見える場合にのみ病気の結果を追加します。`all` は常に種と健康状態の両方を含めます。`only` は健康評価のみを返します。省略すると種の識別のみを行います。 |
| images | any | いいえ | 公開 https URL（Kindwise の製品サーバーがダウンロードします。このプロキシは取得しません）または base64 エンコードされた JPEG/PNG/WebP。チャットの添付ファイルは参照できません。例：{"images":["https://cdn.prod.website-files.com/64876ae345f1e27598fafc02/6a9685b0fb44053ea552bedc_plant.jpg"]}。この URL はユーザーの写真がない場合に限り使用し、Kindwise の試用用写真であることをユーザーに伝えてください。 |
| details | string | いいえ | 各候補に含める追加フィールドをカンマ区切りで指定します。使用可能なトークン：common_names、url、description、taxonomy、rank、name_authority、gbif_id、inaturalist_id、image、images、synonyms、edible_parts、propagation_methods、watering。認識されないトークンは上流で無視されます。 |
| language | string | いいえ | 一般名などのローカライズされた詳細情報に使用する BCP 47 言語（既定値は en）。 |
| latitude | any | いいえ | 写真を撮影した場所の WGS-84 緯度。野生種のランキング精度が向上します。 |
| longitude | any | いいえ | 写真を撮影した場所の WGS-84 経度。緯度と合わせて指定してください。 |
| similar_images | boolean | いいえ | true の場合、各候補に見た目が似た参照画像が含まれます。MCP の応答サイズを抑えるため、既定値は false です。これらの URL が必要な場合に限り true に設定してください。 |
| classification_level | any | いいえ | 候補の分類階級：`species`（上流の既定動作）、`genus`、または `all`（属、種、種内分類群）。 |
詳細
メンテナーはまだ詳細を追加していません。リポジトリの README をご覧ください。
コメント
Markdown 対応
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。