Sunex

Permite que assistentes de IA pesquisem o catálogo de lentes e imageadores da Sunex usando consultas em linguagem natural. Ele fornece ferramentas para encontrar lentes compatíveis, especificações de sensores e detalhes de produtos por meio de um servidor público do Model Context Protocol.

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Documentação

Servidor MCP Sunex Optics

Um servidor público de Model Context Protocol que permite que assistentes de IA pesquisem o catálogo de lentes e imageadores da Sunex em linguagem natural.

Endpoint ao vivo: https://mcp.sunex-ai.com/mcp Página inicial: sunex-ai.com Transporte: Streamable HTTP (especificação MCP 2025-03-26). Endpoint SSE legado em /sse preservado para clientes mais antigos.

Conecte-se em 30 segundos

Claude

Configurações → Conectores → Adicionar conector personalizado → cole https://mcp.sunex-ai.com/mcp

Cursor / Continue / Zed

Adicione à sua configuração MCP com transporte streamable-http e a URL acima.

ChatGPT

Por meio de qualquer ponte MCP → OpenAPI como uma ação personalizada do GPT.

Cinco ferramentas

Ferramenta	O que faz
`recommend_lens_for_imager`	Informe um PN de imageador → lentes compatíveis com FOV e resolução angular. Em uma única consulta.
`search_imagers`	Encontre sensores por PN, fabricante ou classe de resolução.
`get_imager_detail`	Especificações completas do sensor mais geometria calculada (largura / altura / diagonal em mm).
`find_compatible_lenses`	Dado o número de pixels + pitch, retorna lentes cujo círculo de imagem cobre o sensor.
`search_products`	Pesquisa completa no catálogo por PN ou palavra-chave, com preços de exemplo e links para RFQ.

Exemplos de prompts

"Recomende uma lente grande-angular para a Sony IMX577 com F/2.0 ou mais rápida."
"Preciso de lentes olho de peixe abaixo de US$ 100."
"Qual é a diagonal da IMX477 em mm?"
"Encontre lentes para um sensor 1920×1080 com pixels de 3µm, HFOV de 100–180°."

Arquitetura

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

Proxy leve no Cloudflare Workers (plano gratuito) sobre o catálogo de produção da Sunex. Transporte Streamable HTTP conforme a especificação MCP 2025-03-26 (com SSE legado preservado). Sem autenticação, somente leitura.

Endpoints

Caminho	Finalidade
`/mcp`	Principal — transporte Streamable HTTP (padrão MCP atual)
`/sse`	Transporte SSE legado, preservado para compatibilidade retroativa
`/.well-known/mcp.json`	Manifesto público de descoberta
`/`	Página inicial com instruções de instalação

Autohospedagem

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

Chamando uma ferramenta diretamente (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}
        )

Descoberta

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

Contribuição

Issues e PRs são bem-vindos. Para solicitações sobre a API de backend (preços, campos adicionais do catálogo, novos endpoints), envie um e-mail para support@sunex.com.

Licença

MIT — consulte LICENSE.