Sistema de Predicción Energética con IA
An AI-powered system for analyzing and predicting domestic energy consumption. It offers precise forecasts, historical pattern analysis, and personalized optimization recommendations through a conversational interface.
⚡ Sistema de Predicción Energética con IA
TFM sobre la creación de un sistema de predicción energética con un servidor MCP para su acceso basado en IA
DAVID GONZÁLEZ LABRADA
🎯 Descripción
Este proyecto implementa un sistema completo de análisis y predicción del consumo energético doméstico utilizando técnicas de machine learning y explicabilidad de modelos (SHAP). El sistema permite realizar predicciones precisas, analizar patrones históricos y generar recomendaciones personalizadas de optimización energética a través de una interfaz conversacional con IA.
✨ Características Principales
- 🔮 Predicción energética utilizando modelos ensemble optimizados
- 📊 Análisis histórico con breakdown por electrodomésticos
- 🧠 Explicabilidad de modelos mediante valores SHAP
- 💰 Integración con APIs de precios eléctricos (ESIOS)
- 🤖 Servidor MCP para acceso conversacional via Claude AI
- 📈 Visualizaciones interactivas de consumo y predicciones
- 💡 Recomendaciones personalizadas de optimización energética
🔧 Archivos Principales
modelos_v3.py- Clase principal con todas las funciones para creación, entrenamiento y evaluación de modelosserver.py- Servidor MCP que expone las funcionalidades del sistema para integración con Claude AI
🛠️ Tecnologías Utilizadas
| Categoría | Tecnologías |
|---|---|
| 🤖 Machine Learning | Scikit-learn, XGBoost, LightGBM |
| 🧠 Explicabilidad | SHAP (SHapley Additive exPlanations) |
| 🌐 Backend | FastAPI, Python 3.8+ |
| 📊 Datos | Pandas, NumPy, APIs ESIOS |
| 📈 Visualización | Matplotlib |
| 🔗 Integración | MCP (Model Context Protocol) |
🚀 Instalación y Configuración
📋 Requisitos Previos
- Python 3.8 o superior
- Cuenta en ESIOS (Red Eléctrica de España)
- Acceso a Claude AI con soporte MCP
🚀 Iniciar Servidor MCP
Para usar el servidor MCP con Claude AI, configura el archivo de configuración MCP:
{
"mcpServers": {
"mcp-david-TFM": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"RUTA_DEL_PROYECTO",
"run",
"-m",
"davidElectric"
],
"env": {
"ESIOS_API_TOKEN": "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
}
}
}
}
🤖 Funciones Disponibles via MCP
| Función | Descripción | Parámetros |
|---|---|---|
predict_consumption() | Predicciones de consumo futuro | init_date, end_date |
get_consumption_analysis() | Análisis histórico detallado | init_date, end_date |
explain_predictions() | Explicabilidad con SHAP | appliance, horizon |
get_precio() | Consulta precios eléctricos | init_date, end_date, price_type |
get_precio_inteligente() | Precio con fallback automático | target_date |
🔒 Licencia y Términos Legales
⚖️ AVISO LEGAL IMPORTANTE
Cualquier distribución ilegal del contenido de este repositorio será perseguida legalmente hasta las últimas consecuencias.
Este material está protegido por derechos de autor y constituye propiedad intelectual del autor. Su uso está limitado exclusivamente a:
✅ Permitido:
- Evaluación académica por el tribunal del TFM
- Consulta de referencia
- Fines educativos no comerciales (con cita obligatoria)
❌ Prohibido:
- Uso comercial sin licencia
- Redistribución sin autorización
- Plagio o apropiación indebida
- Modificación de autoría
Para solicitar permisos de uso, contactar al autor.
Serveurs connexes
Alpha Vantage MCP Server
sponsorAccess financial market data: realtime & historical stock, ETF, options, forex, crypto, commodities, fundamentals, technical indicators, & more
Remote MCP Server Kindler
A template for deploying a remote MCP server without authentication on Cloudflare Workers.
EChart Server
A Go service that dynamically generates ECharts chart pages from JSON configurations.
Cisco NSO MCP Server
An MCP server for Cisco NSO that exposes its data and operations as MCP primitives.
LeetCode
Access LeetCode problems, user information, and contest data.
Vibes
Transforms Claude Desktop into a conversational development environment using distributed MCP servers.
PromptOT
Manage, version, and publish LLM prompts via PromptOT. Build structured prompts from blocks, add variables, save drafts, publish versions, and deliver via API — all from chat.
DICOM API
Exposes DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) operations as tools for AI agents.
MCP Low-Level Server Streamable HTTP
A low-level MCP server implementation with streamable HTTP support, configured via environment variables.
Terraform MCP Server by Binadox
MCP server for Terraform — automatically validates, secures, and estimates cloud costs for Terraform configurations. Developed by Binadox, it integrates with any Model Context Protocol (MCP) client (e.g. Claude Desktop or other MCP-compatible AI assistants).
SheetsData
Instant access to electronic component datasheets for AI agents — specs, pinouts, package info, and absolute max ratings extracted from manufacturer PDFs on demand.