AQUAVIEW MCP

Acesse Dados Oceânicos e Atmosféricos usando Agentes de IA

Documentação

AQUAVIEW MCP

Consulte mais de 700.000 conjuntos de dados oceânicos e atmosféricos de dentro do Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor e qualquer cliente MCP — sem chaves de API, sem esquemas, sem código de integração.

Página inicial · Visão geral do MCP · Instalar · Prompts · Exemplos · Notebooks · Documentação

O que é o AQUAVIEW MCP?

O AQUAVIEW MCP é um servidor Model Context Protocol hospedado que dá a qualquer agente de LLM acesso direto e estruturado a um catálogo unificado de mais de 700.000 conjuntos de dados oceanográficos, atmosféricos e marinhos provenientes de 68 fontes autoritativas — NOAA, todas as 11 Associações Regionais do IOOS, o World Ocean Database, o conjunto global Argo, satélites GOES-R, radar meteorológico NEXRAD, ESA Sentinel, IFREMER, EMODnet, Ocean Networks Canada e mais.

Pergunte em linguagem natural. O AQUAVIEW encontra, filtra, agrega e retorna os dados — incluindo links diretos de download para arquivos NetCDF, GRIB2, GeoTIFF e CSV, quando existirem.

"Encontre todas as boias NDBC no Golfo do México que registraram alturas de onda acima de 6 metros durante o furacão Ian em setembro de 2022 e me dê os arquivos de dados delas."

O modelo usa as ferramentas do AQUAVIEW para delimitar por coleção, caixa delimitadora e tempo, aplicar filtros CQL2 em estatísticas por variável e transmitir de volta itens STAC com ativos.

Instale em 30 segundos

O servidor AQUAVIEW MCP está hospedado em https://mcp.aquaview.org/mcp (transporte HTTP). Sem instalação. Sem chaves.

Claude Code

claude mcp add --transport http aquaview https://mcp.aquaview.org/mcp

Claude Desktop

Settings → Developer → Edit Config e mescle:

{
  "mcpServers": {
    "aquaview": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.aquaview.org/mcp"
    }
  }
}

Cursor

Settings → MCP → Add new MCP Server, cole a URL acima, digite http.

ChatGPT, Gemini, OpenAI Agents SDK, Anthropic API direct e mais

Consulte INSTALL.md para cada cliente suportado.

Experimente estes prompts

Coloque-os em qualquer chat habilitado para MCP para ver o AQUAVIEW em ação:

#	Prompt	Fontes usadas
1	Mostre-me a temperatura da superfície do mar perto dos Florida Keys nos últimos 7 dias.	`COASTWATCH`, `NDBC`, `COOPS`
2	Trace a trajetória e a intensidade do furacão Ian usando dados de boias e satélite.	`NDBC`, `GOES_R`, `NOAA_AOML_HDB`
3	Encontre perfis de flutuadores Argo a menos de 200 km do Havaí em março de 2026 com pressão mínima abaixo de 10 dbar.	`GADR`
4	Qual é a previsão atual de maré e ressaca para Charleston, SC?	`COOPS`, `NOS_COOPS`
5	Mapeie as correntes superficiais de radar HF na costa da Califórnia agora.	`IOOS_HFRADAR`, `CENCOOS`, `CALOOS`
6	Dê-me todas as missões ativas de planadores no Mid-Atlantic Bight.	`IOOS`, `MARACOOS`
7	Como a extensão do gelo marinho do Ártico mudou nos últimos 5 anos?	`POLARWATCH`
8	Liste mergulhos de ROV do NOAA Okeanos Explorer com vídeo de águas profundas.	`HYPERION`, `SEATUBE`
9	Mostre-me todos os relatórios de incidentes de derramamento de óleo ao longo da Costa do Golfo desde 2020.	`INCIDENT_NEWS`, `NOAA_ORR`
10	Densidade de tráfego de embarcações nas aproximações do Porto de Long Beach.	`MARINECADASTRE_AIS`

Os passo a passo de cada um estão em examples/.

Fontes de relance

68 coleções, agrupadas. Tabela completa com cobertura bbox/temporal e listas de variáveis em docs/collections.md.

Grupo	Coleções
NOAA núcleo	`NOAA`, `NDBC`, `COOPS`, `NOS_COOPS`, `COOP`, `BATHYMETRY`, `DIGITALCOAST`, `MARINECADASTRE_AIS`, `INCIDENT_NEWS`, `NOAA_ORR`, `HYPERION`
NOAA satélite e clima	`GOES_R`, `HRRR`, `NEXRAD`, `NEXRAD_L2`, `COASTWATCH`, `COASTWATCH_CWCGOM`, `COASTWATCH_WC`, `POLARWATCH`
NOAA laboratórios e programas	`PMEL`, `PMEL_GENERIC`, `GLERL`, `NOAA_GLERL`, `NOAA_AOML_HDB`, `NOAA_GDP`, `GADR`, `UAF`, `GOOS`
NOAA NMFS pescarias	`AFSC`, `NEFSC`, `NWFSC`, `PIFSC`, `SEFSC`
Associações Regionais IOOS	`AOOS`, `CALOOS`, `CARICOOS`, `CDIP`, `CENCOOS`, `GLOS`, `IOOS`, `IOOS_HFRADAR`, `IOOS_OFFICE`, `IOOS_SENSORS`, `MARACOOS`, `NANOOS`, `NERACOOS`, `PacIOOS`, `SECOORA`
Internacional	`APDRC`, `BCODM`, `CORIOLIS`, `IFREMER`, `EMODNET_PHYSICS`, `MARINE_IRELAND`, `SEATUBE`, `VOICE_OF_THE_OCEAN`
Universidades e pesquisa	`OOI`, `OOI_GOLDCOPY`, `NWEM`, `SALISH_SEA_UBC`, `SPRAY`, `GCOOS_HIST`, `WOD`
Imagens de satélite globais	`sentinel-1-grd`, `sentinel-2-l2a`, `hls2-l30`, `esa-worldcover`

Ferramentas

O AQUAVIEW expõe quatro ferramentas MCP. Esquemas completos em docs/tools-reference.md.

Ferramenta	Finalidade
`list_collections`	Enumere todas as 68 fontes com bbox, extensão temporal, palavras-chave
`search_datasets`	Busca por texto livre + espacial + temporal + CQL2 no catálogo STAC unificado
`aggregate`	Contagens, mapas de calor geohash, detalhamentos por coleção, histogramas de data e hora
`get_item`	Busque um único item STAC com propriedades completas e URLs de download de ativos

O catálogo é construído na especificação STAC, então itens, propriedades e ativos seguem um esquema estável e bem documentado.

Exemplos

Vinte e um passo a passo em examples/, cada um um cenário autossuficiente com o prompt, uma transcrição real, o resultado e variações para experimentar.

Destaques:

02-sea-surface-temperature/ — SST perto de uma região usando CoastWatch + WOD + boias
03-hurricane-tracking/ — trajetória + intensidade de AOML, GOES-R, NDBC, GDP
05-argo-float-profiles/ — perfis de temperatura/salinidade do conjunto global Argo

Notebooks

Três notebooks Jupyter em notebooks/ mostrando AQUAVIEW MCP através dos conectores de agente nativos de cada grande provedor de LLM:

01-claude-mcp-agent.ipynb — SDK Python da Anthropic com parâmetro mcp_servers
02-chatgpt-mcp-agent.ipynb — SDK de Agentes da OpenAI com ferramenta MCP hospedada
03-gemini-mcp-agent.ipynb — SDK de Agentes do Google Gemini com ferramenta MCP

Cada notebook faz a mesma pergunta de pesquisa (perfis de flutuadores Argo ao redor do Havaí) para que você possa comparar como cada agente raciocina sobre o mesmo catálogo.

Como funciona

   ┌─────────────────────────┐         ┌──────────────────────────┐
   │  Claude / ChatGPT /     │         │   AQUAVIEW MCP Server    │
   │  Gemini / Cursor /      │ ──HTTP─▶│   mcp.aquaview.org/mcp   │
   │  any MCP client         │         │                          │
   └─────────────────────────┘         │  list_collections        │
                                       │  search_datasets         │
                                       │  aggregate               │
                                       │  get_item                │
                                       └────────────┬─────────────┘
                                                    │
                                                    ▼
                              ┌──────────────────────────────────────┐
                              │  Unified STAC catalog (700K+ items)  │
                              │  spanning 68 collections             │
                              └──────────────────────────────────────┘
                                                    │
                  ┌────────────┬────────────────────┼────────────────────┬─────────────┐
                  ▼            ▼                    ▼                    ▼             ▼
              NOAA ERDDAP  IOOS RAs           World Ocean DB        Argo / GADR    Sentinel /
              CoastWatch   NDBC / CO-OPS      Global Drifter        OOI / IFREMER  GOES-R /
              GOES-R       MARACOOS, ...      Program (GDP)         EMODnet, ONC   NEXRAD, ...

O servidor fala a API STAC internamente. search_datasets compila seu escopo em linguagem natural em um filtro CQL2; aggregate executa consultas de bucket no servidor para que o LLM nunca precise buscar itens brutos apenas para contá-los.

Roteiro

Mais exemplos de passo a passo (meta: 30+)
Integrações de referência: LangChain, LlamaIndex, AutoGen, Mastra
Páginas de início rápido por fonte
Um tutorial "construa seu próprio aplicativo oceânico com MCP"

Contribuindo

Exemplos, receitas de prompts e guias de integração são muito bem-vindos — veja CONTRIBUTING.md. Relatórios de bugs e solicitações de cobertura de fontes vão em Issues.

Licença

_{Palavras-chave: MCP server, Model Context Protocol, ocean data, atmospheric data, NOAA, NDBC, IOOS, World Ocean Database, Argo, GOES-R, NEXRAD, CoastWatch, ERDDAP, STAC, Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Cursor, AI agents, LLM tools, oceanography, climate data, marine data, satellite imagery, Sentinel.}