Meteomatics

Proporcionamos conectores para varios lenguajes de programación y programas para simplificar la integración de los datos en flujos de trabajo existentes. Por favor, contáctenos para obtener acceso a conectores específicos o si necesita un conector para un lenguaje o programa que aún no esté listado.

ArcGIS

ArcGIS es el estándar de facto de los sistemas de información geográfica (GIS). Gracias a la capacidad WMS y WFS, capas de datos arbitrarias se pueden integrar fácilmente en su aplicación ArcGIS personal. Por ejemplo, el siguiente ejemplo muestra imágenes de radar en tiempo real, imágenes de satélite y datos de rayos con la red de líneas eléctricas de un importante operador de sistema de transmisión. Un control deslizante de tiempo permite a los operadores ver datos históricos y pronosticados a corto plazo, lo que les permite estimar los impactos de tormentas severas en su infraestructura. Además de las variables mencionadas como radar, satélite y datos de rayos, la API meteorológica proporciona pronósticos a corto plazo (nowcasts) en resolución de 5 minutos.

Consulte ArcGIS (WMS) o ArcGIS (WFS) para obtener más instrucciones sobre cómo usar nuestra API en ArcGIS.

Conector ArcGIS

ArcGis Online

El siguiente enlace muestra un ejemplo de cómo se usa la API en ArcGIS Online:
https://www.arcgis.com/home/webmap/viewer.html?webmap=d0cdbda4e13c418da23c8aa86867166e

Ejemplo de ArcGIS online

En este ejemplo, se agrega una capa que contiene la cuadrícula de temperatura a un mapa que muestra la región alrededor de Garmisch-Partenkirchen.

C++

C++ es nuestro lenguaje interno preferido para aplicaciones de alto rendimiento. El conector de API C++ también admite comunicación binaria con nuestra API, que es preferible para grandes cantidades de datos.

Use el enlace a continuación para acceder a la versión más reciente de nuestro Conector de API Meteorológica C++:

http://github.com/meteomatics/cpp-connector-api

Excel

Puede usar Microsoft Excel para un acceso fácil y conveniente a los datos meteorológicos. Esta funcionalidad se puede usar para hacer su propio análisis de la dependencia de su negocio del clima, por ejemplo, cómo la lluvia podría afectar las actividades de ventas, un evento de marketing o el mantenimiento de un parque eólico.

Conector Excel 1440x943

Por favor, contáctenos para obtener la versión más reciente del conector de API meteorológica de Excel.

Conector Go

Go es un lenguaje de programación diseñado por Google. La estructura de Go está relacionada con C, pero con mayor simplicidad. Gracias a miembros de la comunidad de ciencia de datos, ahora está disponible un conector Go para acceder a todo tipo de datos meteorológicos. El conector admite solicitudes CSV, JSON y PNG.

Conector Go

El conector, así como descripciones y ejemplos, se pueden descargar desde el siguiente repositorio de GitHub:
https://github.com/twpayne/go-meteomatics

Google Maps

Con Google Maps tiene la posibilidad de tener una vista general de todo el mundo. Nuestra API meteorológica es compatible con WMS y fácil de integrar en Google Maps.

En la imagen puede ver la integración de la API meteorológica en Google Maps.

Google maps 1440x1002

Google Spreadsheet

La API meteorológica se puede integrar simplemente en una hoja de cálculo de Google: la integración se realiza mediante un código Javascript que está vinculado a una hoja de cálculo de Google. Al abrir la hoja de cálculo, aparece un botón en el menú para que se pueda consultar la API.

Clima en hoja de cálculo de Google 1440x810

Use el enlace a continuación para acceder a la versión más reciente del conector de Google Spreadsheet:

https://github.com/meteomatics/Google_spreadsheet_connector

Java

En caso de que Java sea su lenguaje de programación preferido, puede usar nuestro código de muestra como punto de partida para recuperar todo el contenido meteorológico que necesite. ¡Feliz codificación!

Use el enlace a continuación para acceder a la versión más reciente de nuestro Conector de API Meteorológica Java en nuestro repositorio de GitHub:

http://github.com/meteomatics/java-connector-api

JavaScript

JavaScript es probablemente el lenguaje de programación web más prominente. Usando el conector de API meteorológica de JavaScript, puede derivar fácilmente sus propios gráficos y visualizaciones. El siguiente ejemplo integra los datos de la API meteorológica con HighCharts:

Conector JavaScript

Use el enlace a continuación para obtener un ejemplo de cómo crear un HighCharts.

http://github.com/meteomatics/javascript-csv-data-to-highcharts

Julia

Para garantizar un acceso fácil a una variedad de datos meteorológicos a través de la API meteorológica de Meteomatics, ahora hay un conector para el lenguaje de programación de alto nivel Julia. Este lenguaje de programación se utiliza principalmente para análisis numérico y en ciencia computacional. La versión más reciente del conector, así como código de muestra, ejemplos y descripciones, están disponibles en GitHub.

Conector Julia

Kotlin

Kotlin es un lenguaje de programación de alto nivel, muy similar a Java y totalmente interoperable con él. Una de las principales ventajas sobre Java es que tiene una sintaxis simplificada que lo hace más eficiente para escribir código. También es preferido para el desarrollo de Android.
Nuestro conector de API Kotlin consta de las tres consultas más importantes: series temporales, cuadrícula y series temporales de cuadrícula. Con él puede consultar datos y recibirlos en un formato agradable y hermoso, listo para usar para análisis o aplicaciones:-)
Use el enlace a continuación para acceder a la versión más reciente de nuestro Conector de API Meteorológica Kotlin en nuestro repositorio de GitHub:
https://github.com/meteomatics/kotlin-connector-api.

Conector Kotlin

Matlab

Muchos científicos y desarrolladores de productos orientados a la ciencia usan Matlab. Por ejemplo, los analistas del mercado energético usan Matlab para cargar pronósticos y desarrollar modelos internos para energía eólica y solar. Para que puedan concentrarse en el modelado científico, proporcionamos un conector de API meteorológica de Matlab. Esta colección de códigos de muestra muestra cómo recuperar datos históricos de modelos meteorológicos con una sola línea de código, lo que le permite comparar la habilidad de pronóstico de diferentes modelos meteorológicos como ECMWF, GFS, UK Met Office, etc., para que pueda desarrollar sus propias estrategias de mezcla para aumentar la habilidad de pronóstico.

Conector Matlab 1440x518

Use el enlace a continuación para acceder a la versión más reciente de nuestro Conector de API Meteorológica Matlab:

https://ch.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63992-meteomatics-weather-api-connector

MCP (Model Context Protocol)

El servidor MCP (Model Context Protocol) de Meteomatics permite a los agentes de IA acceder de forma segura a las herramientas de datos meteorológicos de Meteomatics. MCP es un estándar abierto que permite que las aplicaciones de IA se conecten a herramientas y fuentes de datos externas. Con el MCP de Meteomatics, los agentes pueden solicitar datos meteorológicos directamente desde la API de Meteomatics a través de un endpoint seguro /mcp.

El servidor MCP gestiona la autenticación mediante OAuth (registro de cliente, código de autorización + PKCE y tokens de actualización). Una vez conectado, el agente de IA puede acceder a datos, modelos, parámetros y rangos de tiempo disponibles para su cuenta de API de Meteomatics.

Endpoint del Servidor MCP

https://mcp.meteomatics.com/mcp

Conexión del Servidor MCP

Para usar datos meteorológicos de Meteomatics dentro de su agente de IA, agregue el servidor MCP de Meteomatics como conector externo.

Claude

Navegue a Configuración → Conectores y pegue la URL del servidor MCP.

ChatGPT

Habilite el Modo Desarrollador en ChatGPT y agregue el servidor MCP de Meteomatics como conector personalizado:

1. Abra Configuración
2. Navegue a Conectores
3. Habilite Modo Desarrollador
4. Seleccione Agregar Conector
5. Pegue la URL del servidor MCP:

https://mcp.meteomatics.com/mcp

Después de conectarse, ChatGPT puede acceder directamente a las herramientas meteorológicas de Meteomatics a través de MCP.

Información adicional sobre las integraciones MCP de ChatGPT está disponible en la documentación de OpenAI: Building MCP servers for ChatGPT Apps and API integrations .

Codex

Agregue el servidor MCP a su configuración mcp_servers:

{
  "type": "url",
  "url": "https://mcp.meteomatics.com/mcp",
  "name": "meteomatics"
}

Autenticación

El servidor MCP usa sus credenciales de API de Meteomatics. Se le pedirá que se autentique al conectarse por primera vez.

Aprenda Más

Para más información sobre MCP y una guía paso a paso sobre cómo usar el MCP de Meteomatics con un agente de IA, consulte: How to use the Meteomatics MCP with an AI agent .

Requisitos

• Un cliente de IA compatible con MCP como Claude, ChatGPT o Codex

PHP

PHP es otro lenguaje de programación web ampliamente extendido como JavaScript y es conocido por su simplicidad. Debido a esta simplicidad, hemos habilitado un fácil acceso a los datos de la API meteorológica usando PHP.

Puede descargar un ejemplo simple de cómo usar nuestra API dentro de PHP desde Github:

http://github.com/meteomatics/php-connector-api

Postman

Postman es una plataforma de API para construir y usar APIs. En GitHub puede encontrar una colección de Postman como un archivo json. Este archivo se puede importar en su espacio de trabajo. La colección incluye ejemplos y plantillas para crear solicitudes para la API meteorológica de Meteomatics.

conector-postman

Power BI

Power BI es un servicio de análisis empresarial basado en un sistema en la nube. Con Power BI tiene la posibilidad de comparar los datos de la API meteorológica con sus propios datos comerciales y visualizarlos también. Los datos de la API meteorológica se pueden descargar en Power BI mediante el uso de nuestro R-Script proporcionado.

Conector Powerbi 1440x782

Use el enlace a continuación para acceder a la versión más reciente de nuestro Conector de API Meteorológica para Power BI:

http://github.com/meteomatics/PowerBI-connector-api

Python

Para hacer que el acceso a una variedad de datos meteorológicos sea lo más conveniente posible, puede usar código de muestra y módulos de Python de código abierto para acceder a todo el contenido meteorológico que necesite escribiendo una sola línea. Esto incluye series temporales de varios datos de modelos meteorológicos, datos de estaciones, datos de pronóstico, imágenes de radar y satélite.

Ejemplos para ayudarle a comenzar con el conector de Python se pueden encontrar aquí

Use el enlace a continuación para acceder a la versión más reciente de nuestro Conector de API Meteorológica Python en nuestro repositorio de GitHub:
http://github.com/meteomatics/python-connector-api

Código de ejemplo de cómo obtener datos para una serie temporal:

import datetime as dt import meteomatics.api as api username = 'max' password = 'mustermann' coordinates = [(47.11, 11.47)] parameters = ['t_2m:C', 'precip_1h:mm', 'wind_speed_10m:ms'] model = 'mix' startdate = dt.datetime.utcnow().replace(minute=0, second=0, microsecond=0) enddate = startdate + dt.timedelta(days=1) interval = dt.timedelta(hours=1) df = api.query_time_series(coordinates, startdate, enddate, interval, parameters, username, password, model=model)

Qlik

Qlik es bien conocido por toda la comunidad de ciencia de datos. Por lo tanto, una buena razón para también integrarse con nuestra API meteorológica: los datos se pueden consultar desde nuestra API meteorológica y usarse para cualquier análisis posterior. Gracias a la capacidad WMS incorporada, todas las variables meteorológicas y marítimas disponibles se pueden usar solo como una capa de mapa de fondo o también referenciarse en un análisis numérico. Esto cubre no solo imágenes de radar y satélite, sino también cualquier cantidad que se derive de diferentes cantidades meteorológicas como información de modelos, temperatura y humedad reducidas a escala, velocidad del viento, información de granizo y rayos, etc. para puntos en el tiempo históricos, actuales o futuros.

API meteorológica en qlik view

QGIS

QGIS es una herramienta GIS de código abierto ampliamente utilizada. Gracias a la capacidad WMS y WFS, capas de datos arbitrarias se pueden integrar fácilmente en QGIS. Por ejemplo, el siguiente ejemplo muestra la temperatura del aire a nivel mundial. Por supuesto, como con cualquier otro conector, también puede acceder a todos los demás parámetros que ofrece la API de Meteomatics, por ejemplo, pronósticos a corto plazo (nowcasts) en resolución de 5 minutos.

Consulte QGIS (WMS) o QGIS (WFS) para obtener más instrucciones sobre cómo usar nuestra API en QGIS.

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R

R es un lenguaje ampliamente utilizado en estadística. El clima a menudo juega un papel en muchos temas bajo estudio. Por lo tanto, también desarrollamos un conector para simplificar el acceso a los datos meteorológicos dentro de su marco de trabajo R.

Conector R 1440x784

Use el enlace a continuación para acceder a la versión más reciente de nuestro Conector de API Meteorológica R:

http://github.com/meteomatics/R-connector-api

Rust

También ofrecemos un conector para Rust, que es un lenguaje de programación de propósito general y multiparadigma diseñado para rendimiento y seguridad. Con nuestro conector proporcionamos un fácil acceso a todos nuestros datos meteorológicos a través de la API meteorológica de Meteomatics. Puede encontrar el conector aquí: https://crates.io/crates/meteomatics/

Swift

También podemos ofrecer un conector para Swift, que es un lenguaje de programación compilado, multiparadigma y de propósito general desarrollado por Apple Inc. para garantizar un acceso fácil a todos nuestros datos meteorológicos a través de la API Meteorológica de Meteomatics. La última versión del conector, así como código de ejemplo, ejemplos y descripciones, están disponibles en GitHub.

Conector Swift

Tableau

Tableau es una de las herramientas más destacadas para el análisis y la visualización de datos. La API Meteorológica de Meteomatics se conecta con Tableau de modo que los datos pueden consultarse y utilizarse para cualquier análisis posterior. Gracias a la capacidad JSON integrada, todas las variables meteorológicas y marítimas disponibles pueden integrarse. Para ello, seleccione una variable meteorológica y use "json" como formato de salida, por ejemplo, https://api.meteomatics.com/2026-09-25T00:00:00Z/t_2m:C/Europe:0.1,0.1/json (temperatura a 2 m sobre Europa). Descargue y guarde la salida de la API en su máquina local y, en Tableau, seleccione "Archivo JSON", lo que le llevará a una ventana donde puede seleccionar el archivo json descargado.

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Una vez que haya integrado el archivo json descargado en Tableau, puede visualizar los datos.

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