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MCP Server · AI代理

Agronomy MCP

基于Cloudflare Workers构建的农业气象计算服务器,提供天气数据和生长度日(GDU)计算功能,适用于美国各地的农业应用。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 9wrangler
位置天气Cloudflare WorkersClaude

快速开始

作者 / 组织
CoreyFransen08
提供方
CoreyFransen08
运行时
Node.js

工具数量

9

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

2

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Agronomy MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 9 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 会话凭据。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

npx wrangler kv namespace create CACHE

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 9 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

农学MCP

以农学为重点 模型上下文协议 基于Cloudflare Workers构建的(MCP)服务器。为AI代理提供美国任何地点的天气数据和生长度单位(GDU)计算。

取代了从各种来源提取温度数据并一次在一个县的电子表格中运行GDU计算的手动工作流程。

使用Claude快速部署

复制并粘贴此提示,让Claude将此MCP服务器部署到您的Cloudflare帐户:

在以下位置克隆仓库 https://github.com/CoreyFransen08/agronomy-mcp 并将Agronomy MCP服务器部署到我的Cloudflare帐户。按照README中的设置说明进行操作——安装依赖项,创建KV命名空间,更新wrangler.json中的命名空间ID,然后运行 npm run deploy。点击/health端点验证部署。

Cloudflare帐户设置

如果您尚未配置Cloudflare帐户和CLI:

  1. 创建Cloudflare帐户 在 dash.cloudflare.com/signup (免费版作品)
  1. 安装牧马人 (Cloudflare CLI):
   npm install -g wrangler
  1. 验证:
   wrangler login

这将打开一个浏览器窗口,使用您的Cloudflare帐户授权CLI。

  1. 验证 您的登录:
   wrangler whoami

一旦通过身份验证,请按照 设置 下面的部分用于安装、配置和部署。

工具

天气

工具描述缓存TTL
get_historical_weather日期范围内的每日最低/最高温度24h
get_current_weather当前条件(温度、湿度、风、降水)1h
get_forecast_weather1-16天每日最低/最高温度预报4h

增长度单位(GDU)

工具描述缓存TTL
calculate_gdu从种植/开始日期到结束日期的累计GDU24h
get_daily_gduGDU一天24小时
get_gdu_with_deviationGDU+偏离30年正常值(1994-2023)7天

GDU工具默认为标准玉米参数(基数50F,上限86F),但接受其他作物的自定义值。

Web爬网

工具说明
start_crawl通过Cloudflare浏览器渲染启动异步网站抓取。返回作业ID
get_crawl_results从爬网作业中检索状态和内容。支持分页和状态过滤
delete_crawl取消正在运行的爬网作业。

爬行工具使用 Cloudflare浏览器渲染爬网端点。需要 CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 和 CLOUDFLARE_API_TOKEN 秘密(见 设置).

GDU公式

cappedMax   = min(Tmax, upperTemp)
adjustedMin = max(Tmin, baseTemp)
dailyGDU    = max(((cappedMax + adjustedMin) / 2) - baseTemp, 0)

位置分辨率

所有工具都通过以下任何一种方法接受位置(按此顺序解决):

方法参数示例
坐标latitude, longitude41.88, -93.10
FIPS代码fipsCode"19169" (故事县,IA)
县名countyName, state"Watonwan", "Minnesota"
现场边界geojson具有多边形几何体的GeoJSON特征

县名查找使用美国人口普查几何中的质心坐标。当一个县名存在于多个州(例如“华盛顿”)时 state 需要参数来消除歧义。

FIPS数据集包括约3220个美国县。

数据源

- 历史数据的存档端点 - 当前+未来数据的预测端点 - 当请求跨越过去和未来时,自动拆分日期范围

  • Web爬网: Cloudflare浏览器渲染API (需要Cloudflare API令牌)
  • 县重心:美国人口普查局通过PostGIS提供的县几何形状 ST_Centroid

建筑

  • 运行时:Cloudflare Workers+持久对象
  • MCP-SDK: @modelcontextprotocol/sdk 通过 agents (Cloudflare代理SDK)
  • 缓存:Cloudflare KV,带有每个工具的TTL。所有工具支持 forceRefresh: true 绕过缓存。
  • GeoJSON质心: @turf/centroid

设置

npm install

创建KV命名空间并更新其中的ID wrangler.jsonc:

npx wrangler kv namespace create CACHE

为爬网工具设置Cloudflare凭据:

npx wrangler secret put CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID
npx wrangler secret put CLOUDFLARE_API_TOKEN

API令牌需要 浏览器渲染-编辑 许可。创建一个 dash.cloudflare.com/profile/api-tokes。您的帐户ID位于仪表板概述页面上。

对于本地开发人员,将这些添加到 .dev.vars 文件:

CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID=your_account_id
CLOUDFLARE_API_TOKEN=your_api_token

发展

npm run dev

终点:

  • GET /health --健康检查
  • /mcp --MCP协议(流式HTTP)
  • /sse --MCP协议(SSE传输)

与…联系 MCP检查员 或任何MCP兼容客户端。

部署

npm run deploy

类型检查

npm run typecheck

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

9

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

农业气象TypeScript本地部署GDU计算天气数据CloudflareWorkersMCP协议

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 9 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备会话凭据,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在AI代理场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到会话凭据的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Agronomy MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx wrangler kv namespace create CACHE,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Agronomy MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Agronomy MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Agronomy MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是会话凭据,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Agronomy MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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