Chronulus MCP Server

Do czego służy serwer MCP „Chronulus”?

Chronulus MCP Server działa jako platforma middleware, która łączy asystentów AI—takich jak agenci prognozowania i predykcji—z zewnętrznymi źródłami danych i usługami. Jego głównym celem jest usprawnienie przepływów opartych na AI do prognozowania i analityki predykcyjnej przez umożliwienie płynnej integracji z autorskimi systemami Chronulus AI. Dzięki temu serwerowi klienci AI mogą wykonywać zadania takie jak zapytania do modeli predykcyjnych, pobieranie danych prognostycznych czy zarządzanie interakcjami agentów, wszystko w czasie rzeczywistym. Udostępniając ustandaryzowane interfejsy komunikacji, Chronulus MCP pozwala deweloperom korzystać z zaawansowanych narzędzi AI w swoich środowiskach programistycznych, usprawniając przepływy wymagające złożonej analizy danych, prognozowania szeregów czasowych i modelowania predykcyjnego.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono żadnych zasobów.

Lista narzędzi

W dostępnej dokumentacji ani w strukturze repozytorium nie wymieniono żadnych narzędzi. Plik server.py nie występuje lub nie ma do niego dostępu.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Prognozowanie i predykcja: Łącz agentów AI z modelami prognozowania Chronulus, aby uzyskiwać predykcje w czasie rzeczywistym, pomagając deweloperom i analitykom automatyzować oraz usprawniać ich procesy prognozowania.
• Integracja z Claude Desktop: Łatwo dodaj zaawansowane możliwości predykcyjne do klienta desktopowego Claude, umożliwiając bezpośredni dostęp do agentów Chronulus w popularnych środowiskach AI.
• Wdrożenia przez Dockera: Szybko uruchamiaj usługi prognozowania w różnych środowiskach z użyciem Dockera, co zwiększa przenośność i skalowalność dla firm i badań.
• Zarządzanie kluczami API: Bezpiecznie zarządzaj i rotuj klucze API Chronulus, zapewniając bezpieczny i zgodny dostęp do usług predykcyjnych zgodnie z polityką bezpieczeństwa firmy.

Jak skonfigurować

Windsurf

W repozytorium ani dokumentacji nie podano instrukcji instalacji specyficznych dla Windsurf.

Claude

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona i uzyskaj klucz API Chronulus.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny: Znajdź plik konfiguracyjny Claude:
   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
3. Zainstaluj Chronulus MCP:
   • Przez PyPI:
     pip install chronulus-mcp
   • Lub z GitHuba:

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

4. Edytuj plik konfiguracyjny: Dodaj serwer MCP do claude_desktop_config.json:

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

5. Weryfikacja konfiguracji: Zrestartuj Claude i upewnij się, że serwer Chronulus jest dostępny.

Przykład konfiguracji Dockera:

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

Przykład konfiguracji UVX:

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

Bezpieczeństwo kluczy API:
Zawsze używaj zmiennych środowiskowych dla kluczy, jak pokazano w powyższym przykładzie JSON w sekcji env.

Cursor

W repozytorium ani dokumentacji nie podano instrukcji instalacji specyficznych dla Cursor.

Cline

W repozytorium ani dokumentacji nie podano instrukcji instalacji specyficznych dla Cline.

Jak korzystać z tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej dane serwera MCP w poniższym formacie JSON:

{
  "chronulus-agents": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojserwermcp.example/sciezka_do_mcp/url"
  }
}

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie miał dostęp do wszystkich funkcji i możliwości tego MCP. Pamiętaj, aby zmienić “chronulus-agents” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmienić URL na adres swojego serwera MCP.

Podsumowanie

Z dostępnych sekcji i brakujących szczegółów technicznych wynika, że Chronulus MCP oferuje jasne wytyczne dotyczące instalacji i bezpieczeństwa, ale nie posiada udokumentowanych definicji promptów, zasobów ani narzędzi. Skupia się na integracji, a nie na głębokiej personalizacji.

Ocena MCP

Nasza opinia

Chronulus MCP Server oferuje prostą ścieżkę integracji dla agentów prognozowania i zapewnia solidne instrukcje wdrożeniowe, lecz brak szczegółowych informacji o promptach, zasobach i narzędziach w dokumentacji ogranicza jego rozbudowę i przejrzystość. Na podstawie powyższych tabel oceniamy ten MCP na 5/10 pod względem ogólnej użyteczności i dojrzałości ekosystemu.