openai2z mcps
对OpenAI到Z挑战有用的数据源封装在MCP服务器中，可供所有人使用。
这是什么？
使用以下挑战很有趣https://scrollprize.org或者像开放式一样 这 作为通用科学发现试剂的试验台或eval。假设未来的ASI看起来像一个具有万亿令牌上下文长度的小型推理模型，那么这个仓库提供了该代理的“trillon令牌”上下文长度部分，旨在成为所有参与者的中心数据源 openai-to-z挑战略微违背了惨痛的教训，但就效率而言，这一挑战，最好用专门用于处理数据集的工具来打包每个数据集（比如激光雷达数据集可以配备社区选择的最佳CV模型拟合管道，或者对象类型db可以配备弹性搜索等）。为了使其易于使用，我们猜测这就是MCP的用武之地，因此我们将所有可能的数据集作为MCP服务器提供。
灵感是为参赛者留下解决openai.com/openai-to-z-challenge的自定义工具/提示/scafolding/模型选择的创意，但要以最有效的方式为所有人提供数据。稍微更广泛的灵感是了解如何将分散的智能工件包装到LLM原生工具中的过程自动化。
贡献数据集
参考文献
- 初学者PDF
- OpenAI博客文章
- Discord邀请
- 费希尔，C.、波格丹诺夫，P.、穆尼，P.、基廷，N.和德姆金，M.（2025）。 *OpenAI到Z挑战赛*Kaggle。 https://kaggle.com/competitions/openai-to-z-challenge
全部
🏗️ 卫星图像和地图来源：
- \[ \] 谷歌地球引擎（GEE）： 一键访问Sentinel-1/2、NICFI、GEDI、SRTM和Landsat。
- \[ \] 欧洲航天局： 过去几十年收集的大量令人难以置信的开源数据。
- \[ \] 美国国家航空航天局： 美国国家航空航天局的目录是开放使用的，拥有25000多个数据集。
- \[ \] OpenTopography激光雷达： 高分辨率树冠穿透高度（1-10m）。
- \[ \] Sentinel‑2光学图像： 10 m、 13个乐队场景（适合植物疤痕）。
- \[ \] AWS-CLI： 覆盖亚马逊西部大片地区。
🏗️ 考古点数据：
- \[ \] Archeo博客： 分享了已经从亚马逊地区提取的样本数据。
🏗️ 将学术参考资料打包，并致电 引出:
- \[\]克莱斯比、瑞恩和杰森·内斯比特（2021）-- *亚马逊上游考古*\
https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=B4DSEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1&dq=amazon+激光雷达+考古&ots=oK0FItet27&sig=oFAGLog0cFkX9MooeDiaoRvVWzs#v=一页&q=亚马逊%20lidar%20archaeology&f=假
- \[\]科恩、克拉森和埃文斯（2020）-- *考古激光雷达中的伦理*\
https://journal.caa-international.org/articles/10.5334/jcaa.48
- \[\]de Souza等人（2018年）- *前哥伦布时期亚马逊南缘的土地建设者*\
https://www.nature.com/articles/s41467-018-03510-7
- \[\]丹尼斯·戈麦斯（2025）-- *亚马逊下游的城市考古*\
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00934690.2025.2466877
- \[\]Iriarte等人（2020）-- *几何设计*\
https://journal.caa-international.org/articles/10.5334/jcaa.45
- Khan， Aragon & Iriarte（2017） *无人机-激光雷达系统绘制亚马逊雨林地图*\
https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01431161.2017.1295486
- \[\]Prümers等人（2022）-- *激光雷达揭示了玻利维亚亚马逊地区前西班牙裔低密度城市化*\
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04780-4
- \[ \] Peripato et al. （2023） - *10000+前哥伦布时期的隐藏土方工程*\
https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2541
- \[\]瓦格纳等人（2022）-- *地形异常快速计算用于地理标志检测*\
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/2150704X.2022.2109942
- \[\]Walker等人（2023）-- *用ML预测古代亚马逊遗址分布*\
https://peerj.com/articles/15137/
- \[ \] Stenborg et al. （2018） - *过去的轮廓*\
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00934690.2017.1417198
🏗️ 在线研究库：
- \[ \] 互联网档案： 文本、音频和视频材料库。
- \[ \] 美国国会图书馆探险书籍： 公共领域来源，包括详细的河流里程日记和土著村庄位置。
其他
- \[ \] https://www.theeartharchive.com
- \[ \] https://daac.ornl.gov/cgi-bin/dsviewer.pl?ds_id=1644
该数据集提供了2008年至2018年期间为巴西可持续景观项目在巴西亚马逊雨林选定的森林研究地点进行激光雷达调查时收集的点云数据的完整目录
- \[ \] https://daac.ornl.gov/cgi-bin/dsviewer.pl?ds_id=1515
该数据集提供了激光雷达点云和数字地形模型（DTM），这些数据来自2008年6月对巴西亚马逊州马瑙斯附近Rio Preto da Eva市Cuieras生物保护区K34塔址、Adolpho Ducke森林保护区森林资源清查地块和森林碎片生物动力学项目（BDFFP）场址的调查
- \[ \] https://daac.ornl.gov/cgi-bin/dsviewer.pl?ds_id=1302
该数据集提供了2012年、2013年和2014年巴西帕拉州帕拉戈米纳斯市五个森林地区的原始激光雷达点云数据和衍生的数字地形模型（DTM）。包括2013年和2014年巴拉戈米纳斯两个地区的数据
- \[ \] https://zenodo.org/records/7689909
此系列的特点是： 巴西亚马逊地区的激光雷达横断面，特别是阿克里州和朗多尼亚州， 结合森林和次生林地区随机分布的样带， 森林砍伐拱门的覆盖范围， 用于模型校准的横断面重叠场图， 每个样带至少覆盖375公顷（12.5公里x300米）， 使用高精度Trimble Harrier 68i机载传感器收集的数据（水平精度\<1m，垂直精度\<0.5m）
- \[ \] https://www.paisagenslidar.cnptia.embrapa.br/
该网站提供了一张交互式地图，显示了巴西各州的激光雷达和森林资源清查数据。用户可以选择州来查看地理参考信息，支持可持续景观和森林生态系统的研究。该平台允许按数据类型进行过滤，以便在巴西进行重点分析。
- \[\]基于EBA LiDAR数据的衍生产品
基于巴西亚马逊地区收集的激光雷达数据得出的雨棚高度模型 https://zenodo.org/records/7104044