Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
15 HVAC MCP tools: lookups, SKU provenance, guided PAC, Beta Harness sessions. 126 brands.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://mcp.askmarcel.appEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http mcphvac https://mcp.askmarcel.appPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mcphvac": {
"url": "https://mcp.askmarcel.app"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"mcphvac": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.askmarcel.app"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://mcp.askmarcel.appLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub askmarcel, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.3.1-beta.1) llegó al registro hace 2 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
AskMarcel — HVAC Technical Knowledge MCP Server
Manufacturer-sourced HVAC technical documentation for AI agents: search, diagnostics, error codes, procedures and product sheets across 126 brands and 905 models .
AskMarcel is a remote, hosted MCP server (Streamable HTTP). There is nothing to install or self-host — point your MCP client at the endpoint and authenticate. The server connects AI agents to real manufacturer documentation so answers cite the exact manual and page number instead of hallucinating.
https://mcp.askmarcel.appio.github.askmarcel/mcphvac1.3.1-beta.1 — 15 tools live in productionUse AskMarcel as Marcel Inside: plug manufacturer-sourced HVAC knowledge behind your existing chatbot, voicebot, or agent — without rebuilding your stack. Compatible with ManyChat, ElevenLabs, Voiceflow, Intercom, Claude, ChatGPT, Gemini, and custom MCP clients.
General-purpose LLMs guess at HVAC specifics — refrigerant charge, error-code meanings, wiring, fault trees. AskMarcel grounds every response in indexed manufacturer PDFs and returns the source page, so a field technician or an agent can trust and verify the answer. See HVAC-Bench for measured accuracy vs. raw LLM output.
resolve_model, get_model_coverage, diagnose_v2) — no family substitutiondiagnose) and multi-turn guided troubleshooting for air-to-water heat pumps (diagnose_guided)start_diagnostic … get_diagnostic_summary)diagnose_guided| Surface | Use when | Quota |
|---|---|---|
Harness session (start_diagnostic …) | Multi-turn field diagnostic on PAC Air/Eau or PAC Air/Air with hypotheses, discriminating next_action, technician journal | Once at session creation |
| `diagnose_guided` | Legacy guided loop for PAC Air/Eau only — server-sealed state via continuation | Per turn |
| `diagnose_v2` | One-shot strict SKU lookup | Per successful call |
| `diagnose` | One-shot lookup without SKU gate | Per successful call |
Harness Beta is live in production (DIAGNOSTIC_SESSIONS_PUBLIC=true). At start_diagnostic, the server looks up error codes in technical_error_codes (manufacturer DB) and journals the result — not only pack fallback maps. Active packs: pac_air_eau and pac_air_air at `0.0.1` (mutable during Beta).
The server exposes 15 tools (10 GA + 5 Beta Harness session). Full reference in docs/tools.md.
| Tool | What it does |
|---|---|
search_technical_docs | Semantic search over technical documentation (≤10 excerpts). Filter by brand, model, error_code. |
get_procedure | Retrieve a full procedure by chunk_id. |
get_error_code | Deterministic lookup by brand + error_code (optional model). |
get_product_sheet | Product sheet: specs, composition, frequent error codes, by brand + model. |
get_pdf_page_snapshot | Signed, 5-minute URL to a specific PDF page (document_id + page). |
diagnose | One-shot sourced lookup from a symptom or error code (excerpt + steps + citation). |
diagnose_v2 | Same lookup with strict SKU provenance. Abstains (diagnostic: null) if no approved exact-model manual exists. |
resolve_model | Resolve brand + model to a canonical SKU. Exact or alias only — never a series LIKE. |
get_model_coverage | Documentary flags for a resolved SKU: exact_manual, error_code_covered, market_verified. |
diagnose_guided | Multi-turn guided troubleshooting for air-to-water heat pumps (legacy; quota per turn). |
| Tool | What it does |
|---|---|
start_diagnostic | Open a stateful Harness session. Manufacturer error-code lookup at start. Quota on creation. |
get_diagnostic | Read current session projection (hypotheses, next_action, fault code). |
respond_to_diagnostic | Append typed observation, measurement, or technician assessment. |
close_diagnostic | Close session with optional reason (verification not required). |
get_diagnostic_summary | Deterministic exportable summary from the session journal. |
Stability: beta · release_channel: beta on responses · qualified HVAC professional required.
Create a free key at https://app.askmarcel.app/developers (250 calls/month on the Developer tier). The server also supports OAuth 2.0 (PKCE + Dynamic Client Registration) for clients that discover auth automatically.
Ready-to-use configs live in examples/. The general form for any Streamable HTTP MCP client:
{
"mcpServers": { "askmarcel": { "type": "streamable-http", "url": "https://mcp.askmarcel.app", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" } } } }
Claude Desktop / Cursor / VS Code: see the matching file in examples/. Replace YOUR_API_KEY with your key.
Once connected, prompt naturally, e.g.:
"Daikin Altherma showing error U4 — what does it mean and how do I clear it?"
The agent calls resolve_model / diagnose_v2 (or get_error_code / diagnose) and returns the cause, the fix steps, and the source manual page — or an explicit abstention when no exact manual exists.
For a full field diagnostic loop on a heat pump, use start_diagnostic → respond_to_diagnostic → close_diagnostic (see skill hvac-harnais-session).
AskMarcel exposes two separate integration surfaces — do not mix their protocols:
| Surface | Endpoint | Protocol | Use case |
|---|---|---|---|
| MCP server (this repo) | https://mcp.askmarcel.app | JSON-RPC Streamable HTTP (tools/call) | Connect Claude, Cursor, VS Code, or any MCP client to HVAC tools |
| Chat API (web / mobile / extension) | https://app.askmarcel.app/api/chat | AI SDK v5 SSE (UIMessageStream) | Full conversational UI with streaming, tools, and document blocks |
The MCP server does not use the AI SDK chat stream (text-delta, data-* parts). If you build a custom agent with the Vercel AI SDK, use MCP tools via JSON-RPC — not the web chat endpoint.
Two supported methods (details in docs/authentication.md):
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYhttps://mcp.askmarcel.app/.well-known/oauth-protected-resourceThe skills/ folder contains ready-to-use Agent Skills that wrap these tools into HVAC workflows:
hvac-error-lookup — turn a brand + error code into a sourced explanation and fix.hvac-diagnostic — one-shot symptom lookup with citations (diagnose).hvac-guided-diagnosis — multi-turn guided troubleshooting for air-to-water heat pumps (diagnose_guided).hvac-harnais-session — Beta Harness session loop (start_diagnostic … close_diagnostic).For custom agents that call the REST API directly (not MCP), use the npm package @askmarcel/sdk — includes Harness session methods (startDiagnosticSession, respondToDiagnosticSession, …), guidedTurn() for POST /v1/diagnostic/turn, plus resolveModel() / getModelCoverage() / V2 diagnose.
io.github.askmarcel/mcphvacCode and content in this repository (documentation, examples, skills) are released under the MIT License. The AskMarcel hosted service and its underlying data are proprietary and governed by the AskMarcel terms.
AskMarcel est un serveur MCP distant et hébergé (Streamable HTTP) qui connecte les agents IA à la documentation technique HVAC/RACH sourcée constructeur. Rien à installer : on pointe son client MCP sur l'endpoint et on s'authentifie. Chaque réponse cite le manuel et la page exacte plutôt que d'halluciner.
https://mcp.askmarcel.appio.github.askmarcel/mcphvac1.3.1-beta.1 — 15 outils en productionMarcel Inside — branchez la base AskMarcel derrière votre chatbot, voicebot ou agent existant. Pilote 490€ · Business 149€/mois HT · tier Developer gratuit pour tester.
15 outils : 10 GA (search_technical_docs, get_procedure, get_error_code, get_product_sheet, get_pdf_page_snapshot, diagnose, diagnose_v2, resolve_model, get_model_coverage, diagnose_guided) + 5 session Harnais Beta (start_diagnostic, get_diagnostic, respond_to_diagnostic, close_diagnostic, get_diagnostic_summary).
Harnais Beta LIVE : lookup DB fabricant (technical_error_codes) au start_diagnostic, packs pac_air_eau / pac_air_air `0.0.1`, quota à la création de session seulement. Distinct de diagnose_guided (guidé legacy PAC Air/Eau, quota par tour).
Skills : lookup code erreur, diagnostic one-shot, guidé PAC, session Harnais — voir skills/.
SDK REST (npm) : @askmarcel/sdk — sessions Harnais + guidedTurn() + API v2.
Connexion rapide : créez une clé sur htt
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo