Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
15 HVAC MCP tools: lookups, SKU provenance, guided PAC, Beta Harness sessions. 126 brands.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://mcp.askmarcel.app터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http mcphvac https://mcp.askmarcel.app프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"mcphvac": {
"url": "https://mcp.askmarcel.app"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"mcphvac": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.askmarcel.app"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://mcp.askmarcel.app메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 askmarcel 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.3.1-beta.1)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요