GribStream para herramientas de IA

Esta página es el punto de partida para integrar GribStream con herramientas de IA como ChatGPT, Claude, Gemini, Codex, Claude Code, Cursor, agentes propios o cualquier entorno capaz de llamar herramientas y enviar solicitudes HTTP.

La integración recomendada para herramientas de chat web es el conector MCP alojado de GribStream. Ayuda a descubrir datasets, resolver selectores exactos, construir solicitudes válidas para /timeseries y /runs, validar expressions y ejecutar consultas meteorológicas en vivo protegidas con OAuth.

Conector MCP alojado

Usa el conector MCP alojado cuando tu herramienta de IA admita MCP remoto 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 solicitudes y validar antes de OAuth. Para ejecutar consultas en vivo de /timeseries y /runs, el flujo OAuth de GribStream te pide iniciar sesión, aprobar el conector y elegir el token de API activo que debe usar. El token de API original no se muestra al cliente de IA.

Antes de conectarte

• Crea una cuenta o inicia sesión en GribStream desde /auth/login.
• Crea un token de API en /app/dashboard. Un token de API gratuito alcanza para autorizar el MCP dentro del uso soportado por el plan gratuito.
• Escribe https://gribstream.com/mcp como la URL MCP exacta.
• Completa OAuth de GribStream cuando tu cliente de IA lo pida. Durante OAuth, elige el token de API que el MCP debe usar para consultas de datos en vivo.
• Si un formulario manual de OAuth pide un client secret, déjalo vacío. GribStream MCP usa un cliente OAuth público con PKCE, no un secreto compartido.

Si conectas el MCP antes de crear un token de API, las herramientas públicas de descubrimiento pueden funcionar, pero las herramientas autenticadas de consulta de datos no podrán ejecutar consultas meteorológicas en vivo hasta que haya un token disponible y seleccionado.

Configuración por cliente

La configuración de los proveedores de IA cambia con frecuencia. Las piezas estables son la URL del MCP remoto, el transporte Streamable HTTP, OAuth de GribStream y el requisito de que tu cuenta de GribStream tenga un token de API antes de ejecutar consultas de datos en vivo. Los ejemplos siguientes siguen la documentación pública actual de cada proveedor; usa los enlaces de referencia si la interfaz del producto cambia de lugar.

codex mcp add gribstream --url https://gribstream.com/mcp
codex mcp list
codex mcp login gribstream

[mcp_servers.gribstream]
url = "https://gribstream.com/mcp"

claude mcp add --transport http gribstream https://gribstream.com/mcp
claude mcp list

gemini mcp add --transport http gribstream https://gribstream.com/mcp
gemini mcp list

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

Qué aporta el MCP

GribStream MCP separa deliberadamente las herramientas públicas de planificación de las herramientas autenticadas de consulta de datos.

• No auth / public / read-only: metadatos de datasets, descubrimiento de parámetros, búsqueda de selectores exactos, resolución de parámetros compartidos entre datasets, guía de sintaxis de expressions, herramientas para construir solicitudes y validación de solicitudes.
• Auth required / data query: herramientas en vivo de /timeseries y /runs que traen valores reales de pronóstico meteorológico mediante el token de API de GribStream seleccionado.
• Salida tabular tipada: los resultados CSV y NDJSON pueden devolverse como recursos MCP incorporados con cantidad de filas, bytes, columnas, vistas previas y nombres de archivo sugeridos.

Si el usuario pide a una herramienta de IA que obtenga, descargue, grafique, analice o compare valores meteorológicos reales, la herramienta debe usar las herramientas autenticadas de consulta. Si solo se ven herramientas públicas de solo lectura, completa OAuth o cambia a un flujo de API directa con GRIBSTREAM_API_TOKEN.

De una conversación a un análisis

Una solicitud de pronóstico puede parecer razonable y aun así estar mal. El conector ayuda a la IA a revisar el catálogo, usar selectores exactos, elegir el endpoint correcto y validar la solicitud antes de ejecutarla.

Una sesión puede empezar con una pregunta amplia:

¿Qué modelos soporta GribStream para pronósticos globales?

Luego puede acotarse a una solicitud concreta:

Construye una solicitud para temperatura, velocidad del viento y humedad relativa en Lisboa mañana.

Y seguir iterando:

1. Conviértelo en una grilla 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 las últimas tres ejecuciones del modelo para esas mismas horas válidas.
4. Cambia de GFS a IFS y vuelve a resolver los selectores.

Con un conector alojado autenticado o un token de API de GribStream disponible para una herramienta local de IA, eso puede convertirse en análisis real: comparar modelos, calcular error absoluto medio contra un dataset de análisis, buscar umbrales meteorológicos o resumir dónde dos modelos discrepan más.

Guía de manejo de datos

• Prefiere CSV para datos tabulares, flujos con pandas, gráficos, heatmaps y comparaciones.
• Cuando un resultado MCP incluya un recurso CSV o NDJSON tipado, procesa el contenido completo del recurso, no solo la vista previa visible en el chat.
• Al guardar varios resultados MCP, usa el suggested_filename devuelto para que un resultado de modelo o dataset no sobrescriba otro.
• Las filas no están garantizadas en orden. Ordena la salida de /timeseries por campos de ubicación y forecasted_time; ordena la salida de /runs por campos de ubicación, forecasted_at y forecasted_time.
• Si una solicitud es demasiado grande, divide primero por rango temporal, segundo por variables y por último por coordenadas o espacio de grilla.
• Para descargas grandes con API directa, usa Accept: text/csv, Accept-Encoding: gzip y curl --compressed.

Recursos principales

• Conector MCP alojado: https://gribstream.com/mcp - servidor MCP remoto Streamable HTTP para herramientas de IA que soportan custom connectors.
• Archivo de instrucciones independiente del proveedor - guía portátil para herramientas de IA que necesitan usar GribStream correctamente.
• Especificación OpenAPI - contrato legible por máquina para catálogo, /timeseries y /runs.
• Swagger UI - vista en navegador del mismo contrato OpenAPI.
• Inicio rápido - ejemplos de acceso directo a datos, expressions, lead times, backtesting y consultas de runs.
• Modelos e inventarios - referencia de parámetros por dataset y descubrimiento de selectores.

Configuración de 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 token de API activo, aprueba el conector y elige qué token usará. Un token de API gratuito alcanza para completar el flujo dentro del uso soportado por el plan gratuito. El token de API original no se muestra al cliente de IA.

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

Para herramientas CLI locales, agentes de programación o clientes que todavía no soporten OAuth para servidores MCP remotos, carga un token de API en el entorno desde un archivo privado con el token y usa la solicitud generada o el archivo de instrucciones portátil.

Configuración de terminal para macOS o Linux. El comando del editor usa VISUAL o EDITOR si está definido y cae a vi; abrir el archivo de token manualmente en tu editor preferido también está bien.

mkdir -p ~/.config/gribstream
chmod 700 ~/.config/gribstream
touch ~/.config/gribstream/token
chmod 600 ~/.config/gribstream/token
"${VISUAL:-${EDITOR:-vi}}" ~/.config/gribstream/token
export GRIBSTREAM_API_TOKEN="$(tr -d '\r\n' < ~/.config/gribstream/token)"

Configuración en Windows PowerShell. Esto abre Notepad para el archivo de token; cualquier editor que guarde texto plano sirve.

$dir = Join-Path $env:APPDATA "GribStream"
New-Item -ItemType Directory -Force $dir | Out-Null
$tokenFile = Join-Path $dir "token"
New-Item -ItemType File -Force $tokenFile | Out-Null
Start-Process notepad $tokenFile -Wait
$env:GRIBSTREAM_API_TOKEN = (Get-Content $tokenFile -Raw).Trim()

Las herramientas CLI normalmente heredan variables de entorno de la terminal que las inició. En la práctica, carga GRIBSTREAM_API_TOKEN primero y luego inicia la herramienta desde esa misma sesión de terminal. Si la herramienta ya está corriendo, reiníciala después de definir la variable.

Pega el token en el editor, no en un comando export, set o una asignación de PowerShell, para que no termine en el historial de la terminal. Se prefiere una variable de entorno cargada desde un archivo privado, o un almacén de secretos del proveedor mapeado a GRIBSTREAM_API_TOKEN. Evita pegar tokens en prompts, archivos versionados, historial de terminal o scripts reutilizables.

Qué enseña el archivo de instrucciones

El archivo público de instrucciones es deliberadamente estricto con las cosas que las herramientas de IA suelen hacer mal:

• elegir entre /timeseries y /runs
• tratar todas las marcas de tiempo como UTC
• entender que timesList significa tiempos válidos en /timeseries y tiempos de ejecución del modelo en /runs
• tratar los selectores como tuplas publicadas exactas en lugar de texto libre
• usar endpoints de catálogo y de parámetros compartidos cuando hace falta descubrir selectores o normalizar entre datasets
• detenerse y pedir aclaración cuando las solicitudes en lenguaje natural son ambiguas

Flujo recomendado para herramientas de IA

1. Conecta el MCP alojado en https://gribstream.com/mcp si tu herramienta admite MCP remoto.
2. Asegúrate de que la cuenta de GribStream usada para OAuth tenga un token de API activo antes de pedir valores en vivo.
3. Pide a la herramienta que use GribStream MCP para descubrir datasets, resolver selectores y construir una solicitud validada. Estas herramientas de planificación de solo lectura funcionan antes de OAuth.
4. Revisa la solicitud generada, especialmente rangos de tiempo, coordenadas, tamaño de grilla, variables y expressions.
5. Usa las herramientas MCP autenticadas de consulta en vivo en chats web, o ejecuta la solicitud generada contra la API normal de GribStream con GRIBSTREAM_API_TOKEN para flujos locales con archivos, scripts y gráficos.
6. Usa la especificación OpenAPI, el archivo de instrucciones, el inicio rápido y la página de Expressions como referencias o alternativa para herramientas que no soportan MCP.

Archivo directo

El archivo público de instrucciones actual se puede descargar directamente desde:

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

Está pensado para ser portátil entre proveedores de IA. Es más útil para herramientas que todavía no soportan MCP remoto.