使用说明

项目简介

本项目 'cmr-mcp' 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，旨在使大型语言模型 (LLM) 能够访问 NASA Earthdata Search (CMR) 中的地球科学数据集。通过集成该 MCP 服务器，LLM 智能体可以被指示搜索和检索 NASA 的数据集信息，从而扩展其在地球科学领域的应用能力。

主要功能点

数据集搜索: 提供通过关键词、时间范围和数据中心 (DAAC) 搜索 NASA CMR 数据集的功能。
工具集成: 通过 MCP 协议的工具 (Tool) 机制，将数据集搜索功能暴露给 LLM 客户端。
标准 MCP 接口: 遵循 MCP 协议规范，易于与支持 MCP 协议的 LLM 客户端集成。
地球科学数据访问: 专注于地球科学领域，连接 LLM 与 NASA 丰富的地球观测数据资源。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/podaac/cmr-mcp.git
cd cmr-mcp

安装 uv: uv 是一个 Rust 编写的 Python 包管理器，用于管理项目依赖。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

按照提示完成 uv 的安装。

创建虚拟环境:

uv venv
source .venv/bin/activate

安装 Python 包: 使用 uv 同步项目依赖。
```
uv sync
```
获取配置参数:
- 运行 'which uv' 命令，记录输出结果，这将是 '<UV_LIB_PATH>' 的值。
- 运行 'pwd' 命令，记录当前 cmr-mcp 仓库的安装路径，这将是 '<CMR_MCP_INSTALL_PATH>' 的值。

服务器配置

要将此 MCP 服务器添加到 LLM 客户端（例如 Claude Desktop），您需要配置客户端的 MCP 服务器设置。以下是 Claude Desktop 的 'claude_desktop_config.json' 配置文件示例。请根据您的 LLM 客户端的配置方法进行相应设置。

配置信息 (JSON 格式):

{
    "mcpServers": {
        "cmr": {
            "command": "<UV_LIB_PATH>",
            "args": [
                "--directory",
                "<CMR_MCP_INSTALL_PATH>",
                "run",
                "cmr-search.py"
            ]
        }
    }
}

参数说明:

'server name': 'cmr' (服务器名称，在客户端中引用时使用)
'command': '<UV_LIB_PATH>' (uv 的可执行文件路径，替换为之前步骤中 'which uv' 命令的输出)
'args': 启动服务器的参数列表
- '--directory': '<CMR_MCP_INSTALL_PATH>' (cmr-mcp 仓库的安装路径，替换为之前步骤中 'pwd' 命令的输出)
- 'run': uv 的运行命令
- 'cmr-search.py': MCP 服务器的启动脚本

请务必将 '<UV_LIB_PATH>' 和 '<CMR_MCP_INSTALL_PATH>' 替换为实际的路径，而不是环境变量。 不同 LLM 客户端的配置文件位置和格式可能有所不同，请参考您使用的客户端的文档进行配置。

基本使用方法

配置完成后，您可以在 LLM 客户端中通过自然语言指令来指示智能体使用 CMR MCP 服务器进行数据集搜索。例如，在 Claude Desktop 中，您可以尝试以下提示：

'search cmr for datasets from 2024 to 2025' (搜索 2024 年到 2025 年的数据集)
'Search CMR for PO.DAAC datasets from 2020 to 2024 with keyword Climate' (搜索 PO.DAAC 在 2020 年到 2024 年的，关键词为 Climate 的数据集)
'search cmr for soil moisture datasets' (搜索土壤湿度数据集)

智能体应该能够理解您的指令，调用 'cmr' MCP 服务器的 'get_datasets' 工具，并返回相关的 NASA CMR 数据集信息。

关键词