プロトタイプ · プレビュー版：公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説
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Optics MCP

作者：sunex-aiバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名com.sunex/optics-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Search Sunex lenses and imager sensors, match compatible optics, get pricing. No API key needed.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: SSE
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック：1項目中1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

どのアプリを使っていますか？

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます：

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.sunex-ai.com/sse

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport sse optics https://mcp.sunex-ai.com/sse

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "optics": {
      "url": "https://mcp.sunex-ai.com/sse"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "optics": {
      "type": "sse",
      "url": "https://mcp.sunex-ai.com/sse"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです：

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す（プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります）
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.sunex-ai.com/sse

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン sunex.com で確認済みです（レジストリがドメインの所有を確認しています）

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7249件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7249件のうち10%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7249件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Optics MCPは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.0.0）がレジストリに届いたのは7 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Sunex Optics MCP Server

A public Model Context Protocol server that lets AI assistants search Sunex's lens and imager catalog in natural language.

Live endpoint: https://mcp.sunex-ai.com/mcp Landing page: sunex-ai.com Transport: Streamable HTTP (MCP spec 2025-03-26). Legacy SSE endpoint at /sse preserved for older clients.

Connect in 30 seconds

Claude

Settings → Connectors → Add custom connector → paste https://mcp.sunex-ai.com/mcp

Cursor / Continue / Zed

Add to your MCP config with transport streamable-http and the URL above.

ChatGPT

Via any MCP → OpenAPI bridge as a custom GPT Action.

Five tools

ToolWhat it does
recommend_lens_for_imagerGive it an imager PN → compatible lenses with FOV and angular resolution. One shot.
search_imagersFind sensors by PN, manufacturer, or resolution class.
get_imager_detailFull sensor specs plus computed geometry (width / height / diagonal in mm).
find_compatible_lensesGiven pixel count + pitch, return lenses whose image circle covers the sensor.
search_productsFull catalog search by PN or keyword, with sample pricing and RFQ links.

Example prompts

  • *"Recommend a wide-angle lens for the Sony IMX577 with F/2.0 or faster."*
  • *"I need fisheye lenses under $100."*
  • *"What's the diagonal of the IMX477 in mm?"*
  • *"Find lenses for a 1920×1080 sensor with 3µm pixels, 100–180° HFOV."*

Architecture

Claude / Cursor / ChatGPT  →  mcp.sunex-ai.com  →  optics-online.com/api/v1

(MCP client) (Cloudflare Worker) (ASP JSON API)

Thin proxy on Cloudflare Workers (free tier) over Sunex's production catalog. Streamable HTTP transport per MCP spec 2025-03-26 (with legacy SSE preserved). No auth, read-only.

Endpoints

PathPurpose
/mcpPrimary — Streamable HTTP transport (current MCP standard)
/sseLegacy SSE transport, preserved for backward compatibility
/.well-known/mcp.jsonPublic discovery manifest
/Landing page with install instructions

Self-host

git clone https://github.com/Sunex-AI/Optics-mcp

cd Optics-mcp npm install npx wrangler login npx wrangler deploy

Calling a tool directly (Python)

from mcp import ClientSession

from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client

async with streamablehttp_client("https://mcp.sunex-ai.com/mcp") as (r, w, _): async with ClientSession(r, w) as session: await session.initialize() result = await session.call_tool( "recommend_lens_for_imager", {"imagerPn": "IMX577", "fNumMax": 2.0} )

Discovery

Public manifest: https://mcp.sunex-ai.com/.well-known/mcp.json

Contributing

Issues and PRs welcome. For requests about the backend API (pricing, additional catalog fields, new endpoints), email support@sunex.com.

License

MIT — see LICENSE.

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