MCP

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Servidor MCP: MonitorEO en Claude y otros modelos de lenguaje

El Model Context Protocol (MCP) permite a un asistente de IA usar herramientas externas. Con el servidor MCP de MonitorEO, le preguntas a Claude (u otro asistente compatible) en lenguaje natural, por ejemplo "¿Ha cambiado el NDVI de verano del Parque Nacional de Doñana en los últimos 20 años?", y el asistente busca el área, elige la variable, lanza el cálculo en Earth Engine (con la cuenta compartida de MonitorEO o con la tuya) y te explica el resultado, con la tabla, la gráfica y los ficheros.

Las funciones son las mismas que las de Python: el asistente no inventa los datos, los calcula con MonitorEO. Conviene revisar qué herramienta ha llamado y con qué opciones (los clientes lo muestran).

¿Sin Claude ni otro servicio de IA? El asistente para gestores usa este servidor desde un chat en una ventana propia, con un modelo de lenguaje abierto en tu ordenador (Ollama). Muestra los resultados y los mapas sin interpretarlos y los reúne en un informe para imprimir o guardar en PDF.

Instalación

¿No has usado nunca Python ni una terminal? Sigue la instalación paso a paso, para Windows y macOS, desde la cuenta de Earth Engine hasta la primera pregunta a Claude.

1. Instala el entorno de Python de MonitorEO y, para usar tu cuenta de Earth Engine, autentícate (Primeros pasos).

2. Busca la ruta de la orden monitoreo del entorno:

   conda activate monitoreo
   which monitoreo        # macOS y Linux: p. ej. /Users/ana/miniforge3/envs/monitoreo/bin/monitoreo
   where monitoreo        # Windows: p. ej. C:\Users\ana\miniforge3\envs\monitoreo\Scripts\monitoreo.exe

3. Añade el servidor a tu asistente (abajo).

Claude Desktop

En Claude Desktop: Settings > Developer > Edit Config (Configuración > Desarrollador), desde el menú de la aplicación (macOS: menú Claude; Windows: menú ☰ > File), que abre la carpeta de claude_desktop_config.json (en macOS, ~/Library/Application Support/Claude/; en Windows, %APPDATA%\Claude\). Añade monitoreo dentro de mcpServers, con tu ruta y tu proyecto, sin borrar lo que ya tenga el fichero (p. ej. "preferences"):

{
  "mcpServers": {
    "monitoreo": {
      "command": "/Users/ana/miniforge3/envs/monitoreo/bin/monitoreo",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "EE_PROJECT": "mi-proyecto-ee",
        "MONITOREO_OUTPUT": "/Users/ana/MonitorEO",
        "PYTHONNOUSERSITE": "1"
      }
    }
  }
}

En Windows, las barras de la ruta van dobladas: "C:\\Users\\ana\\miniforge3\\envs\\monitoreo\\Scripts\\monitoreo.exe".

Cierra Claude Desktop del todo (macOS: Cmd+Q; Windows: ☰ > File > Exit, no basta con cerrar la ventana) y vuelve a abrirlo. MonitorEO aparece en el botón + de la caja de texto > Connectors (Conectores).

Claude Code

claude mcp add monitoreo -e EE_PROJECT=mi-proyecto-ee -e PYTHONNOUSERSITE=1 -- /ruta/a/envs/monitoreo/bin/monitoreo mcp

Otros clientes

Cualquier cliente MCP que lance servidores locales (stdio) vale, con la orden monitoreo, el argumento mcp y las variables de entorno de arriba.

Variables de entorno

Variable	Para qué
EE_PROJECT	Proyecto de Google Cloud registrado en Earth Engine, para calcular con tu cuenta (la de earthengine authenticate). Sin ella, el servidor calcula con la cuenta compartida de MonitorEO, que no exporta a Google Drive. También se puede dar en la conversación ("conéctate al proyecto ..."), con la herramienta connect.
MONITOREO_OUTPUT	Carpeta de los CSV, PNG y GeoTIFF que genera (por defecto ~/MonitorEO)
MONITOREO_EECU_LIMIT	Cuota mensual de EECU de tu proyecto: Community (por defecto, 150 EECU-h), Contributor, Partner o un número de EECU-h (Conceptos)
PYTHONNOUSERSITE	1 evita que paquetes instalados con pip install --user sustituyan a los del entorno

Siempre la última versión

Al arrancar, monitoreo mcp comprueba si hay una versión más reciente en GitHub y, si la hay, la instala en su entorno y arranca con ella. Sin conexión, arranca con la instalada. monitoreo mcp --no-update se salta la comprobación. Una copia de desarrollo (pip install -e) no se actualiza.

Ejemplos

Peticiones de ejemplo. Entre corchetes, la herramienta que usa el asistente y con qué opciones. Los datos son resultados reales de MonitorEO; la redacción de las respuestas variará según el asistente.

Encontrar el área

¿Qué áreas protegidas se llaman Doñana?

[find_protected_areas, texto Doñana] Hay varias figuras con límites distintos: la ZEC (WDPA 555588792, 1139 km²), el Parque Nacional (389012, 534 km²), el Parque Natural (349268, 682 km²), el sitio Ramsar...

Serie temporal

Dame el NDVI mensual de MODIS de 2023 en el Parque Nacional de Doñana, con la gráfica y el CSV.

[time_series, región {"wdpa_id": 389012}, NDVI, Modis, 2023-01-01 a 2023-12-31, paso mensual] El NDVI medio baja de 0,51 en enero a 0,28 en julio y agosto, y se recupera hasta 0,48 en diciembre. Octubre solo tiene una imagen válida. El CSV y la gráfica están en ~/MonitorEO.

Tendencias

¿Ha subido la temperatura de superficie de Doñana entre 2005 y 2024?

[trend_table, LST, Modis, 2005-01-01 a 2024-12-31, paso anual] La herramienta devuelve:

{
 "title": "LST Modis | 2005-01-01 / 2024-12-31 | trends of the annual mean, spatial mean",
 "unit": "[ºC]",
 "scale": 1000.0,
 "csv": "/Users/ana/MonitorEO/trend_LST_Modis_annual_2005-01-01_2024-12-31_20261028-224359.csv",
 "chart": "/Users/ana/MonitorEO/trend_LST_Modis_annual_2005-01-01_2024-12-31_20261028-224359.png",
 "slope_unit": "[ºC] / year",
 "trends": [
  {"region": "Doñana", "key": "all", "label": "year", "n": 20, "tau": 0.063, "z": 0.389, "p_value": 0.697,
   "significant": false, "slope": 0.0252, "intercept": 32.92, "first_year": 2005, "last_year": 2024}
 ]
}

y el asistente lo resume: la temperatura de superficie diurna media sube unos 0,025 ºC por año (0,5 ºC en 20 años), pero la tendencia no es significativa (p = 0,70): con esa variabilidad entre años no se puede afirmar que haya subido. Puede seguir: "¿Y por meses?" (step mensual) o "Hazme el mapa de la tendencia de agosto" (download_trend).

Más peticiones que funcionan bien

• "Compara el NDVI de cada mes de 2020-2024 con el de 2005-2009 en el Parque Nacional de Sierra Nevada." (compare_series)
• "Descarga en GeoTIFF la mediana del NDVI de Sentinel-2 del verano de 2023 en un círculo de 2 km alrededor de 37.13, -3.42." (download_image)
• "Estadísticas de la temperatura de superficie de julio de 2023 en los parques nacionales de Sierra Nevada y Doñana." (region_stats, región {"wdpa_id": [389011, 389012]})
• "Calcula la severidad del incendio de agosto de 2023 en el Parque Nacional del Teide con el dNBR de Sentinel-2." (burn_severity)
• "Exporta a mi Drive el NDVI de Sentinel-2 de 2023 del Parque Natural de Sierra Nevada a 10 m" y después "¿Ha terminado?" (export_image_to_drive, task_status)
• "Prepara las variables de entrada de un modelo: NDVI p5 y p95 de Sentinel-2 y LST máxima anual de MODIS de 2021 a 2023 sobre el Parque Nacional de Sierra Nevada; primero dime cuánto ocuparían." (download_variables, con dry_run)

Consejos

• Cuanto más concreta la petición, mejor: variable, sensor, región (mejor con su ID de WDPA), periodo y paso.
• Las series largas sobre áreas grandes tardan minutos: pide paso mensual o anual, o la exportación a Google Drive.
• Pide el CSV para comprobar los datos y para usarlos en otros programas.
• Si un valor llama la atención, pregunta cuántas imágenes y píxeles válidos tiene (n_images, n_pixels).
• Los filtros por píxel están activados por defecto. Para el NDSI pide que no quite la nieve y para el NDWI, que no quite el agua (ver Conceptos).
• Pregunta «¿cuántos EECU me quedan este mes?» para ver qué parte de tus EECU de cálculo has gastado. Con la cuenta compartida son tus research EECUs (25 EECU-h al mes, solo para investigación): si queda menos del 10 %, las respuestas lo avisan, y cuando se acaban hay que pasar a tu cuenta y tu proyecto.

Herramientas

Herramienta	Qué hace
about	Qué es MonitorEO-OBSNEV y quién lo financia
connect	Conecta con otro proyecto de Earth Engine
eecu_usage	Tus EECU gastados este mes (con la cuenta compartida, tus research EECUs; con tu cuenta, la cuota de tu proyecto)
list_variables, describe_variable	Variables del catálogo y sus detalles
find_protected_areas	Áreas protegidas de WDPA por nombre, con su ID
time_series	Serie temporal (tabla, CSV y gráfica)
map_layer	Mapa: URL de teselas y vista previa
region_stats	Estadísticas de un mapa en cada polígono
download_image	Mapa en GeoTIFF en el ordenador
download_variables	Receta de varias variables en GeoTIFF (rejillas alineadas)
trend_table, trend_map, download_trend	Tendencias estacionales: tabla, mapa de teselas y GeoTIFF
compare_series, compare_map, download_comparison	Comparación de dos periodos: tabla, mapa y GeoTIFF
burn_severity	Severidad de un incendio: dNBR con las clases del USGS, hectáreas por clase y GeoTIFF; o el RBR (index: "RBR"), continuo
export_image_to_drive, export_time_series_to_drive, task_status	Exportaciones a Google Drive y su estado

Las opciones de cada herramienta son las de la función de Python del mismo nombre (Python); las regiones son objetos JSON (Conceptos).