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securityF
license-
qualityA Python-based implementation of the Model Context Protocol that enables communication between a model context management server and client through a request-response architecture.
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Python
BirdNet-Pi MCP 서버
BirdNet-Pi 통합을 위한 Python 기반 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버.
특징
- 날짜 및 종 필터링을 통한 조류 감지 데이터 검색
- 탐지 통계 및 분석
- 오디오 녹음 액세스
- 일일 활동 패턴
- 보고서 생성
요구 사항
- 파이썬 3.8 이상
- 패스트API
- 유비콘
requirements.txt에 나열된 기타 종속성
설치
- 저장소를 복제합니다.
지엑스피1
- 가상 환경을 만들고 활성화하세요.
- 종속성 설치:
- 데이터 디렉토리를 설정하세요.
구성
서버는 환경 변수를 사용하여 구성할 수 있습니다.
BIRDNET_DETECTIONS_FILE: 탐지 JSON 파일 경로(기본값: 'data/detections.json')BIRDNET_AUDIO_DIR: 오디오 파일 디렉토리 경로(기본값: 'data/audio')BIRDNET_REPORT_DIR: 보고서 디렉토리 경로(기본값: 'data/reports')
서버 실행
서버를 시작합니다:
서버는 http://localhost:8000 에서 실행됩니다.
API 엔드포인트
/functions- 사용 가능한 함수 나열(GET)/invoke- 함수 호출(POST)
사용 가능한 기능
getBirdDetections- 날짜 범위 및 종별로 필터링된 새 감지 결과를 받으세요
- 매개변수: 시작일, 종료일, 종류(선택 사항)
getDetectionStats- 특정 기간 동안의 탐지 통계를 가져옵니다.
- 매개변수: 기간('일', '주', '월', '모두'), minConfidence(선택 사항)
getAudioRecording- 탐지를 위한 오디오 녹음을 받으세요
- 매개변수: 파일 이름, 형식('base64' 또는 '버퍼')
getDailyActivity- 특정 날짜의 조류 활동 패턴을 알아보세요
- 매개변수: 날짜, 종(선택 사항)
generateDetectionReport- 탐지 보고서 생성
- 매개변수: 시작일, 종료일, 형식('html' 또는 'json')
디렉토리 구조
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 조류 감지 데이터에 접근하고 분석할 수 있는 Python 기반 서버로, 감지 필터링, 오디오 녹음 접근, 보고서 생성 등의 기능을 제공합니다.
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