Sunex

Sunex Optics MCP Server

Un servidor público de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los asistentes de IA buscar en el catálogo de lentes e imágenes de Sunex en lenguaje natural.

Endpoint en vivo: https://mcp.sunex-ai.com/mcp Página de inicio: sunex-ai.com Transporte: Streamable HTTP (especificación MCP 2025-03-26). El endpoint SSE heredado en /sse se conserva para clientes antiguos.

Conéctate en 30 segundos

Claude

Configuración → Conectores → Añadir conector personalizado → pega https://mcp.sunex-ai.com/mcp

Cursor / Continue / Zed

Añádelo a tu configuración de MCP con transporte streamable-http y la URL anterior.

ChatGPT

A través de cualquier puente MCP → OpenAPI como una acción GPT personalizada.

Cinco herramientas

Herramienta	Qué hace
recommend_lens_for_imager	Dale un PN de imagen → lentes compatibles con FOV y resolución angular. De una sola vez.
search_imagers	Encuentra sensores por PN, fabricante o clase de resolución.
get_imager_detail	Especificaciones completas del sensor más geometría calculada (ancho / alto / diagonal en mm).
find_compatible_lenses	Dado el número de píxeles + paso, devuelve lentes cuyo círculo de imagen cubra el sensor.
search_products	Búsqueda completa en el catálogo por PN o palabra clave, con precios de muestra y enlaces de RFQ.

Ejemplos de prompts

• "Recomienda una lente gran angular para el Sony IMX577 con F/2.0 o más rápida."
• "Necesito lentes ojo de pez por menos de $100."
• "¿Cuál es la diagonal del IMX477 en mm?"
• "Encuentra lentes para un sensor de 1920×1080 con píxeles de 3µm, HFOV de 100–180°."

Arquitectura

Claude / Cursor / ChatGPT  →  mcp.sunex-ai.com  →  optics-online.com/api/v1
     (MCP client)         (Cloudflare Worker)      (ASP JSON API)

Proxy ligero en Cloudflare Workers (nivel gratuito) sobre el catálogo de producción de Sunex. Transporte Streamable HTTP según la especificación MCP 2025-03-26 (con SSE heredado conservado). Sin autenticación, solo lectura.

Endpoints

Ruta	Propósito
/mcp	Principal — Transporte Streamable HTTP (estándar MCP actual)
/sse	Transporte SSE heredado, conservado para compatibilidad hacia atrás
/.well-known/mcp.json	Manifiesto de descubrimiento público
/	Página de inicio con instrucciones de instalación

Autoalojamiento

git clone https://github.com/Sunex-AI/Optics-mcp
cd Optics-mcp
npm install
npx wrangler login
npx wrangler deploy

Llamar a una herramienta directamente (Python)

from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client

async with streamablehttp_client("https://mcp.sunex-ai.com/mcp") as (r, w, _):
    async with ClientSession(r, w) as session:
        await session.initialize()
        result = await session.call_tool(
            "recommend_lens_for_imager",
            {"imagerPn": "IMX577", "fNumMax": 2.0}
        )

Descubrimiento

Manifiesto público: https://mcp.sunex-ai.com/.well-known/mcp.json

Contribuciones

Se aceptan issues y PRs. Para solicitudes sobre la API del backend (precios, campos adicionales del catálogo, nuevos endpoints), escribe a support@sunex.com.

Licencia

MIT — ver LICENCIA.