kardashev-mcp について
kardashev-mcpは、Kardashev Labsの米国電力網データをエージェントなどのMCPクライアントに提供します。市場・系統のライブ指標、系統接続キュー、ERCOTの大規模負荷、公開RT−DAスプレッド予測の実績を扱い、APIキーは不要です。
主な機能
- 01LMPと炭素強度のライブデータ
- 02系統負荷と短期予測
- 03出力抑制と系統接続キュー
- 04ERCOT大規模負荷のスナップショット
- 05RT−DAスプレッド予測と実績
活用シーン
- 01米国電力網のライブ状況の確認
- 02電力価格と炭素強度の分析
- 03系統接続キューとERCOT負荷の調査
- 04RT−DAスプレッド予測の評価
MCP 対応
Kardashev Labsの公開米国電力網データを照会するMCPツールを提供します。価格、炭素強度、負荷、キュー、予測を扱い、APIキーは不要です。
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。
ツール
11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 |
|---|---|---|---|
| include_bas | boolean | いいえ | 小規模なバランシングオーソリティを含めます。デフォルトは false です。 |
詳細
kardashev-mcp
Kardashev Labs の米国電力網データを提供する MCP サーバーです。エージェントに、リアルタイムの LMP、炭素強度、負荷、出力抑制、系統連系キュー、ERCOT の大規模負荷、および公開されている RT−DA スプレッド予測の実績を提供します。API キーは不要です。
データは、data.kardashevlabs.org の公開 API から取得します。
インストール
npx -y kardashev-mcp
Cursor(~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"kardashev": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "kardashev-mcp"]
}
}
}
Claude Code
claude mcp add kardashev -- npx -y kardashev-mcp
ツール
| ツール | 返される内容 |
|---|---|
list_isos | 対応する ISO/RTO とリアルタイムのデータ取り込み状況 |
get_fuel_mix | 燃料種別の発電量(MW) |
get_carbon | 炭素強度(lbs CO₂/MWh) |
get_lmp | 地点別限界価格(RT/DA) |
get_load | 電力網の実負荷(MW) |
get_load_forecast | 近い将来の負荷予測 |
get_curtailment | 太陽光/風力の出力抑制 |
get_queue | 系統連系キューのプロジェクト |
get_large_load | ERCOT の大規模負荷系統連系スナップショット |
get_spread_forecast | リアルタイムの ERCOT RT−DA スプレッド予測(電力供給前に発行) |
get_forecast_track_record | スプレッドモデルの評価済み公開実績 |
行を返すツールの limit のデフォルト値は 50(上限は 500)です。これにより、エージェントがコンテキストの予算内に収まるようにします。
任意の環境変数
| 変数 | デフォルト | 用途 |
|---|---|---|
KARDASHEV_BASE_URL | https://data.kardashevlabs.org | API のベース URL(ローカルのデータプレーン)を上書きします |
KARDASHEV_TIMEOUT_MS | 30000 | リクエストごとのタイムアウト |
開発
npm install
npm run build
npm start # stdio
npm run inspect # MCP Inspector
リンク
- ウェブサイト:kardashevlabs.org
- 予測実績:kardashevlabs.org/forecast
- API ドキュメント:data.kardashevlabs.org/docs
- Python クライアント:
kardashev - JS/TS クライアント:
kardashev
ライセンス
MIT
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。