mcpField
N
nanami-products

nanami-products

リモート
github.com/haserisa0810-gifゲーム・エンタメ015 週間前に更新
リポジトリ

nanami-products について

nanami-productsは、Swiss Ephemerisを使って西洋占星術、Jyotish、四柱推命のチャートデータを生成するMCPサーバーです。AIによる解釈向けの計算データを提供し、APIデモではJSON、YAML、プロンプトも出力できます。

主な機能

  1. 01西洋占星術、Jyotish、四柱推命データ
  2. 02Swiss Ephemerisによる計算
  3. 03JSONとYAMLのレスポンス
  4. 04AI解釈用プロンプト

活用シーン

  1. 01出生情報からチャートを生成
  2. 02チャートデータをChatGPTやClaudeに貼り付け

MCP 対応

MCPサーバーとして、計算済みの占星術チャートデータをMCPクライアントに提供します。

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://chart.nanami-astro.com/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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

詳細

プロジェクトの README より

nanami-products

MCP server for pre-computed astrology chart data (Western / Jyotish / Four Pillars) powered by Swiss Ephemeris.

nanami-astro の計算エンジンを利用した、占星術・四柱推命データ生成サービスです。

API連携デモアプリ

/api-sandbox では、western / shichusuimei / transit / combined のレスポンスを JSON・YAML・AI貼り付け用プロンプトで確認できます。

  • 無料サンプル: APIキー不要。固定レスポンスで表示と連携方法を確認します。
  • APIキー版: 入力した出生情報から実際に計算します。X-API-Key は送信時だけ使用し、ブラウザには保存しません。
ローカル起動

Python 3.10 以降を使用してください。

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn routes:app --reload

起動後、http://127.0.0.1:8000/api-sandbox を開きます。無料サンプルは追加設定なしで利用できます。

環境変数

APIキーは画面で都度入力し、環境変数やソースコードには保存しません。本番計算APIをローカルで動かす場合は、 既存サービスと同じデータベース接続設定が必要です。デプロイ設定の詳細は README_DEPLOY.md を参照してください。

使い方
  1. 無料サンプルまたはAPIキー版を選びます。
  2. API種別と出生情報を入力し、「占術データを作成する」を押します。
  3. JSON・YAMLを確認するか、「AIに貼るプロンプト」をコピーしてChatGPT / Claudeへ貼り付けます。

API仕様は /manual/api、APIキー発行画面は /api-key/start で確認できます。

License

This project is licensed under AGPL-3.0. This project uses nanami-astro as its calculation engine, which uses Swiss Ephemeris (pyswisseph).

コメント

Markdown 対応

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。