GribStream para herramientas de AI

Esta página es el punto de partida para integrar GribStream con herramientas de AI como ChatGPT, Claude, Gemini, Codex, Claude Code, Cursor, agentes propios o cualquier runtime que pueda llamar herramientas y hacer requests HTTP.

La integración recomendada es el conector MCP alojado de GribStream. Ayuda a descubrir datasets, resolver selectores exactos, construir requests válidos para /timeseries y /runs, validar expressions y devolver requests HTTP listos para usar.

Conector MCP alojado

Usa el conector MCP alojado cuando tu herramienta de AI soporte remote MCP sobre Streamable HTTP.

https://gribstream.com/mcp

Usa la URL exactamente como aparece. No incluyas puntuación final, como un punto, al copiarla en un cliente MCP.

El conector permite descubrir datasets, resolver selectores, construir requests y validar antes de OAuth. Para ejecutar consultas en vivo de /timeseries y /runs, OAuth de GribStream te pide iniciar sesión, aprobar el conector y elegir el API token activo que debe usar. El token crudo no se muestra al cliente de AI.

Ejemplos de setup

ChatGPT

Si tu cuenta o workspace soporta conectores MCP personalizados, agrega un conector con:

• Name: GribStream
• Transport: Streamable HTTP
• URL: https://gribstream.com/mcp
• Authentication: OAuth / inicio de sesión en GribStream

Claude

En Claude, agrega un conector personalizado desde la configuración de Connectors:

• Connector name: GribStream
• Connector URL: https://gribstream.com/mcp

Gemini CLI

Agrega esto a ~/.gemini/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "gribstream": {
      "httpUrl": "https://gribstream.com/mcp",
      "timeout": 30000
    }
  }
}

Después inicia Gemini CLI y ejecuta /mcp para confirmar que el conector está disponible.

Qué aporta el MCP

• descubrimiento de datasets y metadata
• descubrimiento de parámetros y selectores con códigos exactos y case-sensitive
• shared parameters para workflows cross-dataset como velocidad del viento o temperatura a 2 m
• guía de sintaxis para expressions, incluidos helpers matemáticos func.*
• builders para requests /timeseries y /runs
• validación de requests antes de ejecutar consultas de datos
• herramientas autenticadas para consultas en vivo de /timeseries y /runs

Usa el MCP para crear y validar el request. Estas herramientas de planificación funcionan antes de la autorización. Cuando el conector está autenticado, también puede ejecutarlo mediante la API normal de GribStream.

De una conversación a un análisis

Un request de pronóstico puede parecer razonable y aun así estar mal. El conector ayuda a la AI a revisar el catálogo, usar selectores exactos, elegir el endpoint correcto y validar el request antes de ejecutarlo.

¿Qué modelos soporta GribStream para pronósticos globales?

Construye un request para temperatura, velocidad del viento y humedad relativa en Lisboa mañana.

1. Conviértelo en una grid sobre Portugal a 0.5 grados.
2. Muestra cómo se habría visto usando un corte por ejecución del modelo de hace 18 horas.
3. Dame los últimos tres model runs para esas mismas horas válidas.
4. Cambia de GFS a IFS y vuelve a resolver los selectores.

Recursos principales

• Conector MCP alojado: https://gribstream.com/mcp
• Skill portable para herramientas de AI.
• Especificación OpenAPI para catálogo, /timeseries y /runs.
• Swagger UI para ver el contrato OpenAPI en el navegador.
• Inicio rápido con ejemplos de acceso directo, expressions, lead times, backtesting y runs.
• Modelos e inventarios para referencia de parámetros y selectores.

Autenticación

El conector MCP alojado usa OAuth para consultas MCP en vivo. Durante la configuración, inicia sesión en GribStream con una cuenta que ya tenga un API token activo, aprueba el conector y elige qué token usará. El token crudo no se devuelve al cliente de AI.

1. Crea una cuenta o inicia sesión en /auth/login.
2. Crea un API token en /app/dashboard.
3. Conecta el endpoint MCP y completa el flujo de autorización de GribStream cuando tu herramienta de AI lo pida.

Para herramientas CLI locales o clientes que todavía no soporten OAuth en servidores MCP remotos, configura un API token como variable de entorno GRIBSTREAM_API_TOKEN y usa el request generado o el skill portable.

export GRIBSTREAM_API_TOKEN='YOUR_TOKEN_HERE'

Usa variables de entorno o un secret store del proveedor. Evita pegar tokens en prompts, archivos versionados o scripts reutilizables.

Workflow recomendado para herramientas de AI

1. Conecta el MCP alojado en https://gribstream.com/mcp si tu herramienta soporta MCP remoto.
2. Pide a la herramienta que use GribStream MCP para descubrir datasets, resolver selectores y construir un request validado. Estas herramientas de solo lectura funcionan antes de OAuth.
3. Revisa el request generado: tiempos, coordenadas, tamaño de grid, variables y expressions.
4. Usa las herramientas MCP autenticadas para consultas en vivo, o ejecuta el request contra la API normal con GRIBSTREAM_API_TOKEN.
5. Usa OpenAPI, el skill, inicio rápido y expressions como referencias o fallback.

El skill público se puede descargar directamente desde:

https://gribstream.com/skills/gribstream-query.md