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 pour les outils de chat web 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 exécuter des requêtes météo en direct protégées par OAuth.

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, le flux OAuth de GribStream vous demande de vous connecter, d'approuver le connecteur et de choisir le token API actif à utiliser. Le token API original n'est pas montré au client d'IA.

Avant de vous connecter

• Créez un compte GribStream ou connectez-vous sur /auth/login.
• Créez un token API depuis /app/dashboard. Un token API gratuit suffit pour autoriser le MCP dans les limites du palier gratuit pris en charge.
• Saisissez https://gribstream.com/mcp comme URL MCP exacte.
• Terminez OAuth GribStream lorsque votre client d'IA le demande. Pendant OAuth, choisissez le token API que le MCP doit utiliser pour les requêtes de données en direct.
• Si un formulaire OAuth manuel demande un client secret, laissez-le vide. GribStream MCP utilise un client OAuth public avec PKCE, pas un secret partagé.

Si vous connectez le MCP avant de créer un token API, les outils publics de découverte peuvent fonctionner, mais les outils authentifiés de requête de données ne pourront pas exécuter de requêtes météo en direct tant qu'un token n'est pas disponible et sélectionné.

Configuration par client

Les paramètres des fournisseurs d'IA changent souvent. Les éléments stables sont l'URL du MCP distant, le transport Streamable HTTP, OAuth GribStream et l'obligation que votre compte GribStream ait un token API avant toute requête de données en direct. Les exemples ci-dessous suivent la documentation publique actuelle des fournisseurs ; utilisez les liens de référence si l'interface du produit a changé.

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
    }
  }
}

Ce que fournit le MCP

GribStream MCP sépare volontairement les outils publics de préparation des outils authentifiés de requête de données.

• No auth / public / read-only : métadonnées de datasets, découverte de paramètres, recherche de sélecteurs exacts, résolution de paramètres partagés entre datasets, aide sur la syntaxe des expressions, outils de construction de requêtes et validation de requêtes.
• Auth required / data query : outils en direct /timeseries et /runs qui récupèrent de vraies valeurs de prévision météorologique via le token API GribStream sélectionné.
• Sortie tabulaire typée : les résultats CSV et NDJSON peuvent être renvoyés comme ressources MCP intégrées avec nombre de lignes, octets, colonnes, aperçus et noms de fichiers suggérés.

Si l'utilisateur demande à un outil d'IA de récupérer, télécharger, tracer, analyser ou comparer de vraies valeurs météo, l'outil doit utiliser les outils de requête authentifiés. Si seuls les outils publics en lecture seule sont visibles, terminez OAuth ou passez à un flux d'API directe avec GRIBSTREAM_API_TOKEN.

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.

Une session peut commencer par une question large :

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

Puis se préciser en requête concrète :

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

Et continuer par itérations :

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

Avec un connecteur hébergé authentifié ou un token API GribStream disponible pour un outil d'IA local, cela peut devenir une vraie analyse : comparer des modèles, calculer l'erreur absolue moyenne face à un dataset d'analyse, chercher des seuils météo ou résumer où deux modèles divergent le plus.

Conseils de traitement des données

• Préférez CSV pour les données tabulaires, les analyses pandas, les graphiques, les heatmaps et les comparaisons.
• Quand un résultat MCP contient une ressource CSV ou NDJSON typée, analysez tout le contenu de la ressource, pas seulement l'aperçu visible dans le chat.
• Quand vous enregistrez plusieurs résultats MCP, utilisez le suggested_filename renvoyé afin qu'un résultat de modèle ou de dataset n'en écrase pas un autre.
• Les lignes ne sont pas garanties dans l'ordre. Triez la sortie /timeseries par champs de localisation et forecasted_time ; triez /runs par champs de localisation, forecasted_at et forecasted_time.
• Si une requête est trop grande, découpez d'abord par plage temporelle, ensuite par variables, puis seulement par coordonnées ou espace de grille.
• Pour les téléchargements volumineux via API directe, utilisez Accept: text/csv, Accept-Encoding: gzip et curl --compressed.

Ressources principales

• Connecteur MCP hébergé : https://gribstream.com/mcp - serveur MCP distant Streamable HTTP pour les outils d'IA qui prennent en charge les custom connectors.
• Fichier d'instructions indépendant du fournisseur - instructions portables pour les outils d'IA qui doivent utiliser GribStream correctement.
• Spécification OpenAPI - contrat lisible par machine pour le catalogue, /timeseries et /runs.
• Swagger UI - vue navigateur du même contrat OpenAPI.
• Démarrage rapide - exemples d'accès direct aux données, expressions, lead times, backtesting et requêtes runs.
• Modèles et inventaires - référence des paramètres par dataset et découverte des sélecteurs.

Configuration de l'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 token API actif, approuvez le connecteur et choisissez le token à utiliser. Un token API gratuit suffit pour terminer le flux dans les limites du palier gratuit pris en charge. Le token original n'est pas renvoyé au client d'IA.

1. Créez un compte ou connectez-vous sur /auth/login.
2. Créez un token API depuis /app/dashboard.
3. Connectez l'endpoint MCP et terminez le flux de connexion GribStream quand votre outil d'IA demande l'autorisation.

Pour les outils CLI locaux, agents de développement ou clients qui ne prennent pas encore en charge OAuth pour les serveurs MCP distants, chargez un token API dans l'environnement depuis un fichier de token privé et utilisez la requête générée ou le fichier d'instructions portable.

Configuration shell macOS ou Linux. La commande d'éditeur utilise VISUAL ou EDITOR si défini et revient à vi ; ouvrir manuellement le fichier de token dans votre éditeur préféré convient aussi.

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)"

Configuration Windows PowerShell. Cette commande ouvre Notepad pour le fichier de token ; tout éditeur qui enregistre du texte brut convient.

$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()

Les outils CLI héritent généralement des variables d'environnement du shell parent qui les lance. En pratique, chargez GRIBSTREAM_API_TOKEN d'abord, puis lancez l'outil depuis la même session de terminal. Si l'outil fonctionne déjà, redémarrez-le après avoir défini la variable.

Collez le token dans l'éditeur, pas dans une commande export, set ou une affectation PowerShell, afin qu'il n'atterrisse pas dans l'historique du shell. Une variable d'environnement chargée depuis un fichier privé, ou un coffre de secrets du fournisseur mappé sur GRIBSTREAM_API_TOKEN, est préférable. Évitez de coller des tokens dans les prompts, fichiers versionnés, historiques de shell ou scripts réutilisables.

Ce que le fichier d'instructions enseigne

Le fichier public d'instructions est volontairement strict sur les erreurs fréquentes des outils d'IA :

• choisir entre /timeseries et /runs
• traiter tous les horodatages comme UTC
• comprendre que timesList signifie temps valides sur /timeseries et temps de run de modèle sur /runs
• traiter les sélecteurs comme des tuples publiés exacts plutôt que comme du texte libre
• utiliser les endpoints de catalogue et de paramètres partagés quand la découverte de sélecteurs ou la normalisation entre datasets est nécessaire
• s'arrêter et demander une précision quand une demande en langage naturel est ambiguë

Flux recommandé pour les outils d'IA

1. Connectez le MCP hébergé sur https://gribstream.com/mcp si votre outil prend en charge le MCP distant.
2. Assurez-vous que le compte GribStream utilisé pour OAuth possède un token API actif avant de demander des valeurs en direct.
3. Demandez à l'outil d'utiliser GribStream MCP pour découvrir les datasets, résoudre les sélecteurs et construire une requête validée. Ces outils de préparation en lecture seule fonctionnent avant OAuth.
4. Relisez la requête générée, surtout les plages temporelles, coordonnées, taille de grille, variables et expressions.
5. Utilisez les outils MCP authentifiés de requête en direct pour les usages de chat web, ou exécutez la requête générée contre l'API GribStream normale avec GRIBSTREAM_API_TOKEN pour les flux locaux avec fichiers, scripts et graphiques.
6. Utilisez la spécification OpenAPI, le fichier d'instructions, le démarrage rapide et la page Expressions comme références ou solutions de repli pour les outils qui ne prennent pas en charge MCP.

Fichier brut

Le fichier public d'instructions actuel peut être récupéré directement ici :

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

Ce fichier est conçu pour être portable entre fournisseurs d'IA. Il est surtout utile pour les outils qui ne prennent pas encore en charge le MCP distant.