Earthdata MCP Serverは、Model Context Protocolに基づくサーバー実装で、NASA Earthdataとのやり取りを目的として設計され、効率的な地理空間データセットの発見と検索ツールを提供します。

Nash MCPは、シェルコマンド、Pythonコードの実行、ウェブコンテンツの取得、タスク管理をサポートする多機能コマンド実行サーバーで、安全な資格情報保存とセッション管理機能を提供します。

NASAデータ検索用のMCPツールで、天文画像、火星の写真、衛星画像、近地天体、宇宙天気などのNASAデータサービスを提供します。

コミュニティ開発のナスダックデータリンクMCPサーバーで、自然言語インターフェースと大規模言語モデルを通じて金融経済データにアクセスできます。

Node.jsをベースにしたSynology NASファイル操作サービスで、Model Context Protocol（MCP）を通じてAIアシスタントとのやり取りを実現し、ログイン、ファイル管理、検索などの機能を提供します。

NASA APIを統合するためのMCPサーバープロジェクトで、日付を指定して近地天体情報をクエリでき、開発ツールと設定例を提供します。

NASA MCP Serverは、Model Context Protocol規格に準拠したサーバーで、AIモデルに対して標準化されたインターフェースを介してNASAの20種類以上の公開APIデータソース（天文写真、火星探査データ、地球観測画像など）にアクセスできます。このプロジェクトは、統一されたデータ形式変換、パラメータ検証、レート制限管理を提供し、複数のプラットフォームで動作します。

NASA地球データ検索(CMR)用に開発されたモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーで、Earthaccessを通じてAI検索とNASAデータセットカタログを統合します。

NASA MCP Serverは、AIモデルがNASAのさまざまなデータソースにアクセスするための統一された方法を提供する標準化されたインターフェースサーバーです。

xhelio - spiceは宇宙機の暦計算を簡素化するPythonライブラリです。NASAのSPICEカーネルを自動的にダウンロード、キャッシュ、管理することで、ユーザーは太陽物理学タスク（パーカー太陽探査機、太陽軌道機など）の位置と軌道データを簡単に取得でき、座標変換とMCPサーバーの統合もサポートしています。

NASA MCPサーバーは、Model Context Protocol規格に準拠したサーバーで、AIモデルに標準化されたインターフェースを提供して、NASAの20以上の公開データソース（天文画像、火星探査データ、地球観測画像など）にアクセスできるようにします。

このプロジェクトはNasdanikaの機能を基に人工知能システムを構築し、リソース集合（相互接続モデル）上で操作することに特化しています。「ナレーター」プロセッサを通じて、モデル要素とその関係を多角的に説明し、埋め込みとベクトルストレージを利用して意味検索とRAG（検索強化生成）を実現し、同時にOpenAIとOllamaのチャット完了機能をサポートします。

NASA - MCPは、MCPプロトコルを介してNASA APIと統合されたサービスで、Claude AIなどのクライアントから直接天文学データ、宇宙天気情報、地球画像などを取得できます。

これはClaude AI用に開発されたMCPサーバーで、NASA天体物理学データシステムへの直接アクセスを提供します。ユーザーは自然言語対話で論文を検索し、引用を追跡し、文献ライブラリを管理し、参考文献をエクスポートできます。天文学文献データベースをAIワークフローにシームレスに統合することを目的としています。

NASA APIを統合するためのMCPサーバープロジェクトで、近地天体情報の照会機能を提供し、日付範囲でデータを取得できます。

このプロジェクトは、MCPエージェントをNASAのオープンサイエンスデータリポジトリ（OSDR）ツールと統合して、生物学的データの取得、分析、要約生成を実現する方法を示しています。

Nasdanika AIとCLI機能を基に構築されたMCPサーバープロジェクト

モデル - コンテキスト - プロトコルサーバを作成するための学習研究プロジェクト