Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

SHEARLINE

von lostnumber07Version 1.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.lostnumber07/shearline

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Analyst-grade US severe weather: warnings, SPC outlooks, RAP environment, MRMS, GLM lightning

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "shearline": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "shearline"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add shearline -- uvx shearline

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "shearline": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "shearline"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "shearline": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "shearline"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto lostnumber07 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32572 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 13 % der anderen 32572 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32572 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist SHEARLINE sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.0) kam vor 5 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AvaHR

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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AvaHR

von avahr.com

Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

SHEARLINE

The severe-weather analyst your agent doesn't have. SHEARLINE is a free, MIT-licensed MCP server that gives AI agents analyst-grade US severe-weather tools: live warning polygons with Impact-Based Warning tags, SPC convective outlooks, RAP-derived point environments and forecast trends (CAPE/shear/SRH/STP computed with MetPy), MRMS radar-derived hail and rotation products, GOES lightning, ground-truth storm reports (real-time and historical), and a composite threat brief that synthesizes all of it. A dozen weather MCPs already wrap the basic forecast API; SHEARLINE deliberately skips everything they do and ships only what requires radar meteorology to expose correctly.

Informational only. Not a substitute for official NWS warnings. Every tool repeats this, because it matters: when weather threatens, follow official warnings from weather.gov and local authorities.

Tools

ToolWhat it returns
get_active_warnings(lat, lon, radius_km=40)Active tornado/severe-thunderstorm/flash-flood warning polygons with IBW tags (max hail size, max gust, tornado detection/damage threat), parsed storm motion, expirations, and whether the exact point is inside a polygon. Watches listed separately.
get_spc_outlook(lat, lon, day=1)SPC categorical risk (TSTM→HIGH) at the point plus tornado/hail/wind probabilities and significant-severe flags, days 1–3, with interpretation calibrated to the category.
get_point_environment(lat, lon)Latest RAP 13-km analysis profile computed with MetPy: MLCAPE/MUCAPE/CINs, LCL, 0–1/0–6 km shear, 0–1/0–3 km SRH, Bunkers motion, effective inflow layer, effective SRH/shear, SCP, and significant-tornado parameter — interpreted like an analyst (pulse vs. cool-season high-shear vs. classic supercell parameter space).
get_environment_trend(lat, lon)The anticipatory view: a short RAP forecast series (f00/f01/f03/f06, one consistent cycle) of MLCAPE, 0–6 km shear, 0–1 km SRH, SCP and STP, with an interpretation of the trajectory (intensifying / stabilizing / steady) — for "is this getting worse" rather than "what is it now."
get_mrms_severe(lat, lon, radius_km=40)MRMS maxima within radius: 60-min MESH (hail, inches and mm), low-level and mid-level rotation tracks (azimuthal shear), VIL, composite reflectivity — each with valid time and distance/bearing of the max.
get_storm_reports(lat, lon, radius_km=80, hours=6)Normalized Local Storm Reports: type, magnitude with units, time, location, distance/bearing, remarks.
get_lightning(lat, lon, radius_km=40, minutes=15)GOES-East GLM total-lightning activity in the recent window: flash count and rate, nearest strike (distance/bearing/time), and a tiered outdoor-safety interpretation (overhead / within-striking-distance / in-the-area).
get_historical_storm_reports(lat, lon, date, radius_km=80)What hail/wind/tornado hit a point on a specific past date (YYYY-MM-DD, UTC) — normalized reports with magnitude+units and distance/bearing, for the insurance / ag / forensic use case. Coverage from ~2005; preliminary LSRs, not the final NCEI record.
get_threat_brief(lat, lon)The showpiece: runs everything above concurrently and synthesizes a threat level (none/marginal/elevated/significant/extreme) with stated logic, hazards ranked, environment summary, nearest storm signature, and a recommended attention window.
get_radar_snapshot(lat, lon)Nearest WSR-88D's latest Level 2 volume metadata: VCP (scan strategy), max reflectivity with range/azimuth, coarse echo-top estimate.

Every tool returns structured JSON with data (numeric fields, units stated), interpretation (plain-language analyst sentences), degraded (which upstream sources failed, if any — partial data instead of errors), the safety disclaimer, and a schema_version — the field contract is semver-stable (see ARCHITECTURE), so integrators can depend on it.

Example: threat brief during a real outbreak

Real output from 2026-06-10, point inside an active tornado warning in northern Missouri:

{

"threat_level": "extreme", "threat_logic": [ "Tornado Warning in effect at the point, corroborated by confirmed tornado reports nearby — treat as an immediate life-safety situation.", "Severe Thunderstorm Warning at the point tagged 'Considerable' (hail to 1.75\", gusts to 60 mph).", "Significant-tornado parameter of 4.0 with storms ongoing — environment strongly supports tornadic supercells.", "MRMS MESH of 2.3\" hail within radius in the last hour.", "Intense rotation track (azimuthal shear 0.013 /s) nearby in the last hour.", "6 tornado report(s) near the point in the report window." ], "hazards_ranked": [ {"hazard": "tornado", "level": "extreme"}, {"hazard": "hail", "level": "extreme"}, {"hazard": "damaging_wind", "level": "extreme"}, {"hazard": "flash_flood", "level": "moderate"} ], "nearest_storm_signature": { "signature": "composite reflectivity", "value": "58.5 dBZ", "distance_km": 18.0, "direction": "ENE", "valid_utc": "2026-06-10T22:14Z" }, "attention_window": {"window": "now", "until_utc": "2026-06-10T21:00:00-05:00"} }

And the same tool for a quiet coastal Maine point reads as confidently quiet — not as an error: "threat_level": "none" with the environment numbers shown so the agent can see *why* it's quiet.

Install

Requires Python 3.12+ and uv. No API keys — every data source is public and anonymous. uvx downloads and runs the published package in one step; nothing is installed permanently.

Claude Code:

claude mcp add shearline -- uvx shearline

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "shearline": { "command": "uvx", "args": ["shearline"] } } }

Streamable HTTP (for remote/agent-platform use):

uvx shearline --http --port 8741

serves at http://127.0.0.1:8741/mcp

On macOS you can also double-click scripts/launch.command to start the HTTP server in a Terminal window (honours SHEARLINE_PORT).

The HTTP transport is built to be hosted: it emits one structured JSON log line per tool call (tool, coarse 1° lat/lon bucket, latency, degraded list, cache hit/miss) and applies a per-client token-bucket rate limit, returning 429 with Retry-After when exceeded. Both are HTTP-only — stdio behaviour is unchanged. Configure via environment variables:

Env varDefaultEffect
SHEARLINE_RATE_RPM60sustained requests/minute/client (0 disables the limit)
SHEARLINE_RATE_BURST30token-bucket capacity (max burst)
SHEARLINE_HTTP_LOG1set 0 to silence per-request logging
SHEARLINE_LOG_LEVELINFOlog level for the shearline.http logger
SHEARLINE_UPSTREAM_CONCURRENCY8max concurrent upstream fetches (politeness toward NOAA)

To run the latest unreleased main instead of the PyPI release, swap shearline for --from git+https://github.com/lostnumber07/shearline shearline.

Why these tools

A forecast API tells you it might rain. None of the questions that matter on a severe weather day — *is this storm rotating, how big is the hail, is the environment loaded for tornadoes, am I inside the polygon* — are answerable from a forecast endpoint. They require the warning's IBW tags, radar-derived products, and a real sounding:

  • Warnings with IBW tags, not just warning text. A base-tier Severe Thunderstorm Warning and one tagged DESTRUCTIVE with 80 mph gusts are different planning problems. SHEARLINE parses the machine-readable tags (max hail size, max gust, tornado detection/damage threat) and the storm-motion vector, and does the point-in-polygon test for you.
  • The environment, computed honestly. CAPE without shear is a pulse-storm day; shear without CAPE is wind-driven rain. SHEARLINE pulls the current RAP analysis profile and computes the discriminating quantities with MetPy — including the effective inflow layer, effective SRH/shear, SCP, and STP — because high-CAPE/low-shear, low-CAPE/high-shear, and classic supercell parameter spaces produce very different hazards, and the interpretation says which one you're in.
  • MRMS, because warnings lag storms. MESH tells you what hail a storm has *already* produced; rotation tracks show where mesocyclones have tracked in the last hour — both on a ~2-minute cadence from the national radar mosaic, often ahead of the next warning update.
  • LSRs, because radar isn't ground truth. Spotter reports confirm what's actually reaching the ground — in real time, or for any past date (the insurance / forensic question, "what hit this address that day").
  • Lightning, because it's the most common outdoor-safety trigger. GOES GLM total lightning, distance-tiered to the 30-30 / 10-mile rules — the signal that actually stops a ballgame, a job site, or a drone flight.
  • **Now *and* next.** The point environment is the analysis now; the forecast *trend* (f00→f06 from one model cycle) says whether STP/CAPE is rising into the afternoon — the difference between "what is it" and "is it getting worse."
  • One brief that reasons across all of it. The threat level is rule-based with the triggered rules quoted back, so an agent can audit the logic instead of trusting a vibe.

Data sources (all public, no keys)

Coverage is continental US only — out-of-bounds coordinates are rejected with a clear error. Upstream fetches are cached (warnings 60 s, MRMS/lightning 120 s, LSRs 300 s, outlooks/RAP 30 min, historical reports 6 h) and degrade gracefully: if one source is down, you get partial data plus a degraded field, never a bare exception. A daily canary workflow checks every upstream's response shape and fails on schema drift (renamed fields, moved buckets) before it reaches you.

Recipes for non-meteorologists

You don't need to know what an STP is to use SHEARLINE. The .claude/skills/ directory ships three end-to-end recipes that name the exact tool sequence for a domain task — drop them into any agent that has SHEARLINE connected:

  • [hail-claim-verification](.claude/skills/hail-claim-verification/SKILL.md) — did damaging hail occur at this address on this date? (insurance / forensic)
  • [chase-day-briefing](.claude/skills/chase-day-briefing/SKILL.md) — outlook → environment → trend → warnings → radar, into a go/no-go with a target

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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