NOAA Tides MCP Server について
NOAA Tides MCP Server は、NOAA CO-OPS の水位観測、潮汐予測、観測所の詳細を提供します。観測所や日付を指定して潮汐データを扱うアプリやアシスタント向けです。
主な機能
- 01観測所の水位取得
- 02満潮・干潮の予測取得
- 03観測所情報の確認
活用シーン
- 01観測所の実測水位の確認
- 02潮汐予測に基づく予定の調整
MCP 対応
MCP クライアントに `get_water_levels`、`get_tide_predictions`、`get_station_info` の 3 つのツールを公開し、観測値、予測、観測所メタデータを提供します。
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。
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。
ツール
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
NOAA Tides MCP Server
この MCP サーバーは、Model Context Protocol を通じて NOAA CO-OPS(Center for Operational Oceanographic Products and Services)のデータにアクセスできます。
機能
- 特定の観測所の水位データを取得します
- 潮汐予測(満潮・干潮)を取得します
- 観測所の情報とメタデータを取得します
インストール
uv add mcp[cli]
uv add httpx
開発環境のセットアップ
テスト用の依存関係を含む開発環境をセットアップするには、次を実行します。
# Install test dependencies
uv add pytest pytest-asyncio pytest-httpx pytest-mock
テスト
このプロジェクトでは、テストに pytest を使用します。テストスイートには次の内容が含まれます。
- すべての API エンドポイントの単体テスト
- エラー処理のテスト
- パラメーター検証のテスト
- pytest-httpx を使用した HTTP レスポンスのモック
テストを実行するには、次を実行します。
# Run all tests with verbose output
pytest -v
# Run a specific test file
pytest tests/test_server.py -v
# Run a specific test function
pytest tests/test_server.py::test_get_water_levels -v
使い方
このサーバーでは、主に次の 3 つのツールを利用できます。
-
get_water_levels:特定の観測所の水位データを取得します- パラメーター:
station_id:7 桁の観測所 IDbegin_date:開始日(yyyyMMdd 形式、省略可)end_date:終了日(yyyyMMdd 形式、省略可)datum:鉛直基準面(デフォルト:MLLW)time_zone:タイムゾーン(デフォルト:gmt)units:測定単位(デフォルト:english)
- パラメーター:
-
get_tide_predictions:特定の観測所の潮汐予測を取得します- パラメーター:
station_id:7 桁の観測所 IDbegin_date:開始日(yyyyMMdd 形式、省略可)end_date:終了日(yyyyMMdd 形式、省略可)datum:鉛直基準面(デフォルト:MLLW)time_zone:タイムゾーン(デフォルト:gmt)units:測定単位(デフォルト:english)interval:予測間隔(デフォルト:満潮・干潮を示す hilo)
- パラメーター:
-
get_station_info:特定の観測所に関する情報を取得します- パラメーター:
station_id:7 桁の観測所 ID
- パラメーター:
観測所 ID の例
- 9414290:サンフランシスコ、カリフォルニア州
- 8518750:バッテリー、ニューヨーク州
- 8557863:リホボスビーチ、メリーランド州
サーバーの実行
python server.py
Claude Desktop での使用
このサーバーを Claude Desktop で使用するには、次の設定文字列を追加します。
python:/path/to/your/server.py
/path/to/your/server.py を、実際の server.py ファイルのパスに置き換えてください。
ライセンス
MIT
コメント
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。