uap-pulse

🛸 uap-pulse

用于查询五角大楼解密 UAP 文件的 MCP 服务（以及实时地图）。

2026 年 7 月 10 日，美国战争部在 war.gov/UFO 发布了 PURSUE Release 04。uap-pulse 现已整合全部四批发布内容：334 份美国记录，以及来自 12 个国家的 16 起精选官方政府案例——总计 350 份记录，涵盖 1944–2026 年。

仅使用官方来源。 美国 PURSUE 记录依据《美国法典》第 17 编第 105 条属于公有领域。国际部分链接至各国官方档案；相关权利仍归各原始来源所有。未抓取民间数据库。本项目与任何政府均无关联，也未获其认可。

🗺️ 实时地图： https://uap-pulse.vercel.app · 📦 npm： uap-pulse

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将其用作 MCP 服务

你的 Agent 可以按发布批次、地点、机构、时代或类型搜索全部 350 份记录，并获取每份记录对应的官方来源直链。

Claude Desktop / 任何 MCP 客户端——添加到你的配置中：

{
  "mcpServers": {
    "uap-pulse": { "command": "npx", "args": ["-y", "uap-pulse"] }
  }
}

就这么简单——无需 API 密钥、身份验证或费用。数据随软件包一并提供。

HTTP（v2 无状态）

默认传输方式为 stdio。可选 Streamable HTTP——无需会话 ID，返回 JSON，仅限环回地址：

npx -y uap-pulse --http
# GET  http://127.0.0.1:3000/health
# POST http://127.0.0.1:3000/mcp   (sessionless)

环境变量：UAP_PULSE_HOST、UAP_PULSE_PORT、UAP_PULSE_TRANSPORT=http。

工具

工具	功能
search_sightings	按 release（1–4）、自由文本、机构、类型、年份范围或地点搜索。
search_nearby	搜索指定经纬度一定半径（km）内的事件，并按距离排序。
get_sighting	获取某个文件 ID（例如 pursue-042）的完整记录及其 war.gov 链接。
full_text_search	按相关性对标题、地点和描述进行搜索。
notable_cases	获取带有来源记录的精选历史重要案例组。
hotspots	获取解密记录最多的地点。
stats	获取总数及按发布批次、机构、文件类型和时代划分的统计数据。
timeline	获取按十年（或年份）统计的记录，涵盖 1944 → 2026 年。
timeline_data	获取按时间段划分且带坐标的记录，用于地图和动画。

示例——“哪些 UAP 文件提到了月球？” → search_sightings({ location: "Moon" }) → NASA Gemini/Apollo 记录及其 war.gov 链接。

最新发布——search_sightings({ release: 4, limit: 100 }) → 7 月 10 日发布的全部 40 份文件，包括 1949 年洛斯阿拉莫斯会议记录、Project Sign 记录、新的传感器视频和 STS-80 图像。

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实时地图

展示所有可进行地理定位记录的 3D 地球仪——目击事件集中的地点会有脉动光点，按机构着色，并可按时代筛选（从二战 Foo Fighters 到海军时代）。点击热点即可阅读文件并在 war.gov 上打开。地球之外的记录（月球、轨道）会显示在专属面板中。

在本地运行：

cd site && python3 -m http.server 8080   # then open http://localhost:8080

也可以将 site/ 文件夹部署到 Vercel（静态站点，无需构建步骤）。

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数据

• 来源： war.gov/UFO — PURSUE Releases 1–4（2026-05-08 至 2026-07-10）。
• 数据许可： 公有领域（美国联邦政府作品，依据《美国法典》第 17 编第 105 条）。
• 覆盖范围： 350 份记录 · 275 份包含地理位置 · 20 份地球之外的记录 · 1944–2026 年。美国记录按机构划分：战争部（171）、FBI（87）、NASA（40）、CIA（21）、国务院（7）、DOE（5）、ODNI（1）、情报界机构（1）、美国政府（1）。
• 官方 war.gov CSV 文件在本地镜像保存，以便可重复构建；具名地点的坐标为代表性中心点，由 scripts/build_data.py 维护。

重新构建数据集：npm run data（或 python3 scripts/build_data.py）。

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开发

npm install
npm run build      # tsc -> dist/
npm start          # run the MCP server over stdio

许可

代码：MIT © David Mosiah（@delx369）。数据：美国公有领域。