mcpField
B
baseline-mcp

baseline-mcp

ローカル
github.com/elninyo-ops地図・旅行03 週間前に更新

baseline-mcp について

baseline-mcpは、Baseline Climate APIにエージェントを接続し、順位付きの記録や信頼性に関する注記を含む予報・過去の気候情報を提供します。観測地点の不一致や予報の技能評価などの留意点も必要とする、地点別の気象情報の照会に適しています。

主な機能

  1. 0135年間の気候記録ランキング
  2. 02予報と季節見通しの情報
  3. 03米国内の近隣観測所との照合
  4. 04信頼性注記と僅差の明示
  5. 05地点間の気象状況比較

活用シーン

  1. 01雨が工事日程に影響したか評価する
  2. 02トラック輸送ルートの気象背景を確認する
  3. 03地点ごとの季節降水量を比較する

MCP 対応

気候情報の照会、座標指定、水文年の状況、平年値との比較、地点間比較をMCPツールとして公開します。各呼び出しはBaseline Climate APIへのHTTPリクエストに変換されます。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"elninyo-ops-baseline": {
"command": "uvx",
"args": [
"baseline-mcp"
],
"env": {
"BASELINE_API_URL": "<BASELINE_API_URL>",
"BASELINE_API_KEY": "<BASELINE_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx baseline-mcp
設定が必要な環境変数
BASELINE_API_URLBase URL of the Baseline API instance to query.
BASELINE_API_KEYシークレットAPI key for the Baseline API. Contact [email protected] for a key -- self-serve signup is not yet available.

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypibaseline-mcp0.1.9

ツール

6

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
querystringはい

詳細

Baseline Climate

エージェントが気候の文脈をでっち上げるのを防ぎます。 地球上のあらゆる地点について、過去35年間の順位を実際の観測所のデータと照合し、推測の代わりに伝えられる信頼性に関する明確な注記を付けます。


何かを尋ねると、次のような答えが返ってきます。

順位を示し、僅差であることも明らかにし、観測所のデータとも一致しています。

2026年8月: 平均気温は75°Fで、平年より+2.8°F高く、1991年以降で8番目の高温でした。ただし、7番目から9番目までの年の差は0.7°F以内です。近隣の観測所(CASPER-NATRONA COUNTY AP、8.4 mi)も一致しており、再解析の+2.8°Fに対し、観測所独自の平年値より+2.1°F高い値でした。

一致しない観測所――1マイル先の雨量計が、グリッドの総雨量の半分しか記録しませんでした。

2026年3月: 降水量は合計2.30 inで、過去の同時期と比べて平均に近い値でした。近隣の観測所(BOZEMAN MONTANA STATE UNIVERSITY、1.3 mi)では、再解析の2.30 inに対して1.12 inを観測しました。

観測値ではなくモデルによるものだと明言する、風速の順位です。

2026年3月: モデルによる最大瞬間風速は60 mphで、1991年以降で3番目に風が強い月でした。ただし、6番目に風が強い年との差は1 mph以内です。観測所(Saratoga、32.1 mi)では最大瞬間風速59 mphを観測しました。再解析値は直接観測した値ではなく、モデルによる推定値です。

予測の精度に関するラベルが付いた季節見通しです。

ナイロビでは9月~11月に平年より雨が多くなる傾向ですが、ここではその確率を検証できていません――平年を下回る確率は5%、平年並みは19%、平年を上回る確率は76%です。ここの予報は雨の多い季節と少ない季節を捉えているため、活用する価値があるのは傾向の部分です。確率そのものが気候学的な予測を上回るかどうかは、実証されていません。

注目すべき点は4つあります。単なる数値ではなく順位を示します。順位が僅差のときにはそのことを伝え、過度な解釈を防ぎます。実際の気象観測所に問い合わせて、グリッド化された記録が正しいか確認します。そして観測所のデータと一致しない場合は、覆い隠さずにそのことを伝えます。さらに、予報の信頼性を保証できないときには、そのことも伝えます。

データは新しいものではありません。変わったのは、それに質問できることです。

ERA5は何年も前から公開アーカイブにあります。それを調べるには、どのデータセットを使うか知り、コードを書き、午後の時間を費やす必要がありました。その手間がなくなり、興味深い結果として、人々はかつてなら手間をかける価値がないと思っていたことまで尋ねるようになりました。

上記のボーズマンの例は、天気を調べる話ではありません。雨で作業が実際に止まったのかをめぐる建設スケジュールの争いで、グリッド化された記録と1マイル先の雨量計が、異なる値を示していました。風の例は、トラック輸送の回廊に関するものです。どちらも、気候データセットをわざわざ開いて調べるほどのことではありませんでした。今では、どちらも一文で尋ねられます。

主張したいのは、過去の気象データが存在するということではありません。現実の問いを投げかける手間が十分に小さくなり、天気に関するものではない問いにも、天気が当たり前の情報として使われるようになったということです。

主張しないこと

多くのツールは数値を返します。このツールが返すのは、数値とその位置づけです。

  • 僅差の場合は明示します。 「8番目に暖かいですが、7位から9位までは0.7°F以内です」と伝えることで、モデルが順位を意味のある差であるかのように報告するのを防ぎます。
  • 観測所間の不一致は信頼度に反映され、その方向も示します。 観測所の値が1.12 in、グリッドの値が2.30 inの場合、平均化して消すのではなく、そのまま報告します。
  • クロスチェックが行われなかった場合は、その理由を伝えます — 近隣に観測所がない、対象地域外である、データソースから応答がなかった、などです。モデルに補わせるのではなく、不足している情報を明示します。
  • 季節予報には、実績に基づく正直なスキル評価を付けます。 ECMWF SEAS5を35年間の観測データに照らして校正し、実際の検証結果に基づいて評価を示します。その地域では確率が気候値に基づく推測を上回るのか、傾向だけを参考にすべきなのか、あるいは単純な温暖化傾向のほうがモデルより季節をよく予測したため、モデルに頼るべきではないのかを示します。独自の予報が最善の回答ではないケースも公開しています。

すべての応答には、Baseline Climate 独自の信頼度評価を示す assessment フィールドが含まれます。また、ツールの説明では、モデルが独自に作成するのではなく、その評価を伝えるよう指示しています。これは、実際に起こり得る失敗を防ぐためです。数値だけを渡されたモデルは、破られていない記録を破られたとでっち上げたり、実際には問題のない場所でデータセットの信頼性を否定したり、無関係な回答に同じ観測所間の不一致を使い回したりします。

構成

全球の日次記録ERA5-Land再解析データ、0.1°、1991年~現在、陸域のみ
観測所によるクロスチェックACIS(NOAA RCC)。米国内のみ — 米国外では、観測所によるチェックを行っていないことを明確に伝えます
季節予報ECMWF SEAS5、地域ごとに校正。降水量のみ — 気温はまだスキルテストに合格していないため、合格するまでは提供しません
予報Open-Meteo

順位には1991年から現在までの全記録を使用します。「平年値」はWMOの1991~2020年基準期間を指します。順位、パーセンタイル、水年の算出方法と限界については、METHODOLOGY.mdを参照してください。

ツール

  • get_climate_context — 自然言語で質問すると、予報と35年間の順位に基づく情報を返します。
  • get_context_for_coordinates — 正確な緯度・経度を指定して、同じ情報を取得します。
  • get_water_year_status — 水年の開始以降の降水量と気温を、35年間のデータと比較して順位付けします。
  • compare_to_normal — ある地点の近い将来の気象条件が、どれほど平年と異なるかを示します。
  • compare_locations — 水年、季節、月、またはスキーシーズンを対象に、2~10地点または厳選されたカテゴリー間で、降水量、気温、降雪量を順位付けします。

インストール

APIキーが必要です。セルフサービスでの登録はまだ利用できません — この初期期間中は、Chad McNutt([email protected])にメールでお問い合わせください。

pip install baseline-mcp     # or: uvx baseline-mcp

Claude Code

claude mcp add baseline \
  --env BASELINE_API_URL=https://api.baselinecontext.com \
  --env BASELINE_API_KEY=your-key-here \
  -- uvx baseline-mcp

Claude Desktop — ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "baseline": {
      "command": "uvx",
      "args": ["baseline-mcp"],
      "env": {
        "BASELINE_API_URL": "https://api.baselinecontext.com",
        "BASELINE_API_KEY": "your-key-here"
      }
    }
  }
}

Cursor — .cursor/mcp.json。上記と同じ形式です。

HTTPサーバーとして(ストリーミング可能なHTTP。リバースプロキシの背後でホスティングする場合):

BASELINE_API_URL=https://api.baselinecontext.com baseline-mcp --transport http --port 8765

127.0.0.1で/mcpを提供し、独自のキーは保持しません。すべてのリクエストには、呼び出し元のキーをX-Api-KeyまたはAuthorization: Bearerヘッダーで含める必要があります。また、各ツール呼び出しもそのキーを使用するため、キーごとの利用枠に計上されます。有効なキーがないリクエストには401を返します。デフォルトの--transport stdioは、上記のローカルサーバーです。

コントリビューション

このパッケージは薄い変換レイヤーです。気候に関するロジックはここにはなく、すべてのツール呼び出しはBaseline Climate APIへのHTTPリクエストです。ローカルでの開発環境のセットアップについては、リポジトリのCONTRIBUTING.mdを参照してください。

MITライセンス。

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