Chronulus AI

공식

Chronulus AI 예측 및 예측 에이전트로 무엇이든 예측하세요.

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Chronulus AI MCP(으)로 무엇을 할 수 있나요?

업로드된 파일을 사용한 예측 — TextFromFile, PdfFromFile 또는 ImageFromFile 입력 유형을 사용하여 어시스턴트에게 Chronulus 예측 에이전트로 파일(텍스트, PDF 또는 이미지)을 보내도록 요청하세요.
예측 생성 및 그래프 표시 — Chronulus에 예측을 요청하고 어시스턴트가 결과를 그래프로 표시하도록 하며, 차트 아래에 Chronulus가 제공한 예측 설명을 포함합니다.
Chronulus와 로컬 데이터 결합 — 어시스턴트에게 파일 시스템에서 데이터셋을 읽어 Chronulus 에이전트에 전달하고, 원본 데이터와 함께 예측 결과를 반환하도록 지시하세요.

문서

Chronulus용 MCP 서버

Claude에서 Chronulus AI 예측 및 전망 에이전트와 대화하기

빠른 시작: Claude for Desktop

설치

Claude for Desktop은 현재 macOS와 Windows에서 사용할 수 있습니다.

Claude for Desktop을 여기에서 설치하세요.

설정

Claude 데스크톱 클라이언트를 구성하려면 여기의 일반 지침을 따르세요.

Claude 설정 파일은 다음 위치 중 하나에서 찾을 수 있습니다.

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

그런 다음 필요에 가장 적합한 방법 중 하나를 선택하여 claude_desktop_config.json에 추가하세요.

pip 사용

(옵션 1) PyPI에서 릴리스 설치

pip install chronulus-mcp

(옵션 2) Github에서 설치

git clone https://github.com/ChronulusAI/chronulus-mcp.git
cd chronulus-mcp
pip install .

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "chronulus_mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

참고: "MCP chronulus-agents: spawn python ENOENT"와 같은 오류가 발생하면, 대부분 python의 절대 경로를 제공해야 할 가능성이 높습니다. 예를 들어 python 대신 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/bin/python3을 사용하세요.

docker 사용

여기서는 Claude 설정에서 재사용할 수 있는 'chronulus-mcp'라는 도커 이미지를 빌드합니다.

git clone https://github.com/ChronulusAI/chronulus-mcp.git
cd chronulus-mcp
 docker build . -t 'chronulus-mcp'

Claude 설정에서 마지막 인수가 빌드 명령에서 지정한 도커 이미지 이름과 일치하는지 확인하세요.

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "CHRONULUS_API_KEY", "chronulus-mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

uvx 사용

uvx은 PyPI 레지스트리에서 최신 버전의 chronulus-mcp을 가져와 설치한 다음 실행합니다.

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "uvx",
      "args": ["chronulus-mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

참고: "MCP chronulus-agents: spawn uvx ENOENT"와 같은 오류가 발생하면 다음 중 하나를 수행해야 할 가능성이 높습니다.

uv 설치 또는
uvx의 절대 경로를 제공하세요. 예를 들어 uvx 대신 /Users/username/.local/bin/uvx을 사용하세요.

추가 서버 (파일시스템, Fetch 등)

데모에서는 fetch 및 filesystem과 같은 타사 서버를 사용합니다.

타사 서버 설치 및 구성에 대한 자세한 내용은 서버 유지 관리자가 제공하는 문서를 참조하세요.

다음은 claude_desktop_config.json에서 Chronulus와 함께 filesystem 및 fetch를 구성하는 방법의 예입니다.

{
  "mcpServers": {
    "chronulus-agents": {
      "command": "uvx",
      "args": ["chronulus-mcp"],
      "env": {
        "CHRONULUS_API_KEY": "<YOUR_CHRONULUS_API_KEY>"
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/path/to/AIWorkspace"
      ]
    },
    "fetch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-fetch"]
    }
  }
}

Claude 환경 설정

여러 도구 세트에서 Claude를 사용할 때 경험을 간소화하려면 Claude 설정 아래에 환경 설정을 추가하는 것이 가장 좋습니다.

Claude 환경 설정은 몇 가지 방법으로 업그레이드할 수 있습니다.

Claude Desktop에서: Settings -> General -> Claude Settings -> Profile (tab)
claude.ai/settings에서: Profile (tab)

환경 설정은 Claude for Desktop과 Claude.ai(웹 인터페이스) 간에 공유됩니다. 따라서 지침이 두 경험 모두에서 작동해야 합니다.

다음은 데모에서 보여준 결과를 얻기 위해 사용한 환경 설정입니다.

## Tools-Dependent Protocols
The following instructions apply only when tools/MCP Servers are accessible.

### Filesystem - Tool Instructions
- Do not use 'read_file' or 'read_multiple_files' on binary files (e.g., images, pdfs, docx) .
- When working with binary files (e.g., images, pdfs, docx) use 'get_info' instead of 'read_*' tools to inspect a file.

### Chronulus Agents - Tool Instructions
- When using Chronulus, prefer to use input field types like TextFromFile, PdfFromFile, and ImageFromFile over scanning the files directly.
- When plotting forecasts from Chronulus, always include the Chronulus-provided forecast explanation below the plot and label it as Chronulus Explanation.