GribStream pour les outils d'IA

Cette page est le point de départ pour connecter GribStream à ChatGPT, Claude, Gemini, Codex, Claude Code, Cursor, des agents personnalisés ou tout environnement d'IA capable d'appeler des outils et d'envoyer des requêtes HTTP.

L'intégration recommandée est le connecteur MCP hébergé de GribStream. Il aide à découvrir les datasets, résoudre les sélecteurs exacts, construire des requêtes valides pour /timeseries et /runs, valider les expressions et retourner des requêtes HTTP prêtes à utiliser.

Connecteur MCP hébergé

Utilisez le connecteur MCP hébergé quand votre outil d'IA prend en charge MCP via Streamable HTTP.

https://gribstream.com/mcp

Utilisez l'URL exactement comme indiquée. N'incluez pas de ponctuation finale, comme un point, lorsque vous la copiez dans un client MCP.

Le connecteur permet de découvrir les datasets, résoudre les sélecteurs, construire les requêtes et les valider avant OAuth. Pour exécuter des requêtes en direct sur /timeseries et /runs, OAuth GribStream vous demande de vous connecter, d'approuver le connecteur et de choisir l'API token actif à utiliser. Le token brut n'est pas montré au client d'IA.

Exemples de configuration

ChatGPT

Si votre compte ou espace de travail prend en charge les connecteurs MCP personnalisés, ajoutez un connecteur avec :

Name: GribStream
Transport: Streamable HTTP
URL: https://gribstream.com/mcp
Authentication: OAuth / connexion GribStream

Claude

Dans Claude, ajoutez un connecteur personnalisé depuis les paramètres Connectors :

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

Gemini CLI

Ajoutez ceci dans ~/.gemini/settings.json :

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

Démarrez ensuite Gemini CLI et lancez /mcp pour vérifier que le connecteur est disponible.

Ce que fournit le MCP

découverte des datasets et des métadonnées
découverte des paramètres et sélecteurs avec codes exacts et sensibles à la casse
shared parameters pour des flux de travail entre datasets, comme la vitesse du vent ou la température à 2 m
aide sur la syntaxe des expressions, dont les fonctions mathématiques auxiliaires func.*
construction de requêtes pour /timeseries et /runs
validation de la requête avant d'interroger les données
outils authentifiés pour les requêtes en direct sur /timeseries et /runs

Utilisez le MCP pour créer et valider la requête. Ces outils de préparation fonctionnent avant l'autorisation. Quand le connecteur est authentifié, il peut aussi l'exécuter via l'API GribStream normale.

De la conversation à l'analyse

Une requête de prévision peut paraître correcte et être quand même fausse. Le connecteur aide l'outil d'IA à vérifier le catalogue, utiliser les sélecteurs exacts, choisir le bon endpoint et valider la requête avant exécution.

Quels modèles GribStream prend-il en charge pour les prévisions globales ?

Construisez une requête pour température, vitesse du vent et humidité relative à Lisbonne demain.

Transformez-la en grille sur le Portugal à 0,5 degré.
Montrez ce que cela aurait donné avec une coupure par run de modèle il y a 18 heures.
Donnez-moi les trois derniers runs du modèle pour ces mêmes heures valides.
Passez de GFS à IFS et résolvez à nouveau les sélecteurs.

Ressources principales

Connecteur MCP hébergé : https://gribstream.com/mcp
Skill portable pour les outils d'IA.
Spécification OpenAPI pour le catalogue, /timeseries et /runs.
Swagger UI pour lire le contrat OpenAPI dans le navigateur.
Démarrage rapide avec accès direct aux données, expressions, Lead Time (horizons de prévision), backtesting et runs.
Modèles et inventaires pour les paramètres et sélecteurs.

Authentification

Le connecteur MCP hébergé utilise OAuth pour les requêtes MCP en direct. Pendant la configuration, connectez-vous à GribStream avec un compte qui possède déjà un API token actif, approuvez le connecteur et choisissez le token à utiliser. Le token brut n'est pas renvoyé au client d'IA.

Créez un compte ou connectez-vous sur /auth/login.
Créez un API token dans /app/dashboard.
Connectez l'endpoint MCP et terminez l'autorisation GribStream quand votre outil d'IA la demande.

Pour les outils CLI locaux ou les clients qui ne prennent pas encore en charge OAuth pour les serveurs MCP distants, définissez un API token dans la variable d'environnement GRIBSTREAM_API_TOKEN et utilisez la requête générée ou le skill portable.

export GRIBSTREAM_API_TOKEN='YOUR_TOKEN_HERE'

Préférez une variable d'environnement ou un gestionnaire de secrets. Évitez de coller des tokens dans les prompts, fichiers versionnés ou scripts réutilisables.

Workflow recommandé pour les outils d'IA

Connectez le MCP hébergé sur https://gribstream.com/mcp si votre outil prend en charge MCP via Streamable HTTP.
Demandez à l'outil d'utiliser GribStream MCP pour découvrir les datasets, résoudre les sélecteurs et construire une requête validée. Ces outils en lecture seule fonctionnent avant OAuth.
Relisez la requête générée : temps, coordonnées, taille de grille, variables et expressions.
Utilisez les outils MCP authentifiés pour les requêtes en direct, ou exécutez la requête contre l'API normale avec GRIBSTREAM_API_TOKEN.
Utilisez OpenAPI, le skill, le démarrage rapide et expressions comme références ou solutions de repli.

Le skill public est disponible directement ici :

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