GribStream per strumenti di IA

Questa pagina è il punto di partenza per collegare GribStream a ChatGPT, Claude, Gemini, Codex, Claude Code, Cursor, agenti IA interni o qualsiasi ambiente IA capace di chiamare strumenti ed eseguire richieste HTTP.

L'integrazione consigliata è il connettore MCP ospitato di GribStream. Aiuta a scoprire dataset, risolvere selettori esatti, costruire richieste valide per /timeseries e /runs, validare le expressions e generare richieste HTTP pronte da eseguire.

Connettore MCP ospitato

Usa il connettore MCP ospitato quando il tuo strumento IA supporta MCP via Streamable HTTP.

https://gribstream.com/mcp

Il connettore è in sola lettura e non richiede un token API di GribStream. Non interroga direttamente i dati meteorologici; scopre metadati e costruisce normali richieste verso l'API GribStream, da eseguire su /api/v2/{dataset}/timeseries o /api/v2/{dataset}/runs.

Esempi di configurazione

ChatGPT

Se il tuo account o workspace supporta connettori MCP personalizzati, aggiungi un connettore con:

• Name: GribStream
• Transport: Streamable HTTP
• URL: https://gribstream.com/mcp
• Authentication: none

Claude

In Claude, aggiungi un connettore personalizzato dalle impostazioni Connectors:

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

Gemini CLI

Aggiungi questo a ~/.gemini/settings.json:

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

Poi avvia Gemini CLI ed esegui /mcp per confermare che il connettore sia disponibile.

Cosa fornisce MCP

• scoperta di dataset e metadati
• scoperta di parametri e selettori con codici esatti e case-sensitive
• shared parameters per workflow tra dataset, come velocità del vento o temperatura a 2 m
• guida alla sintassi delle expressions, incluse le funzioni matematiche func.*
• strumenti per costruire richieste /timeseries e /runs
• validazione della richiesta prima di interrogare i dati

Usa MCP per preparare la richiesta. Eseguila poi con la normale API GribStream.

Dalla conversazione all'analisi

Una richiesta di previsione può sembrare plausibile e comunque essere sbagliata. Il connettore aiuta lo strumento IA a controllare il catalogo, usare selettori esatti, scegliere l'endpoint corretto e validare la richiesta prima dell'esecuzione.

Quali modelli supporta GribStream per previsioni globali?

Costruisci una richiesta per temperatura, velocità del vento e umidità relativa a Lisbona domani.

1. Trasformalo in una griglia sul Portogallo a 0,5 gradi.
2. Mostra come sarebbe apparso usando solo le previsioni disponibili 18 ore prima.
3. Dammi gli ultimi tre run del modello per gli stessi orari di validità.
4. Passa da GFS a IFS e risolvi di nuovo i selettori.

Risorse principali

• Connettore MCP ospitato: https://gribstream.com/mcp
• Skill portatile per strumenti IA.
• Specifica OpenAPI per catalogo, /timeseries e /runs.
• Swagger UI per leggere il contratto OpenAPI nel browser.
• Guida rapida con esempi di accesso diretto ai dati, expressions, lead time, backtesting e /runs.
• Modelli e inventari per parametri e selettori.

Autenticazione

Il connettore MCP ospitato non richiede autenticazione. Le vere richieste di dati GribStream richiedono un token API quando esegui la richiesta generata.

1. Crea un account o accedi da /auth/login.
2. Crea un token API in /app/dashboard.
3. Impostalo come variabile d'ambiente GRIBSTREAM_API_TOKEN.
4. Avvia lo strumento IA dalla stessa shell o configura lo strumento per esporre quella variabile all'ambiente di esecuzione.

export GRIBSTREAM_API_TOKEN='YOUR_TOKEN_HERE'

Preferisci variabili d'ambiente o un gestore di segreti (secret store). Evita di incollare token in prompt, file versionati o script riutilizzabili.

Workflow consigliato per strumenti IA

1. Collega il MCP ospitato su https://gribstream.com/mcp se il tuo strumento supporta MCP via Streamable HTTP.
2. Chiedi allo strumento di usare GribStream MCP per scoprire dataset, risolvere selettori e costruire una richiesta validata.
3. Controlla la richiesta generata: tempi, coordinate, dimensione della griglia, variabili ed expressions.
4. Esegui la richiesta contro la normale API con il tuo GRIBSTREAM_API_TOKEN.
5. Usa OpenAPI, la skill, la guida rapida e le expressions come riferimenti o opzioni di fallback.

La skill pubblica è disponibile direttamente qui:

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