프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

SHEARLINE

제작자: lostnumber07버전 1.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.lostnumber07/shearline

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add shearline -- uvx shearline

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 lostnumber07 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32484개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32484개 중 13%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32484개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

SHEARLINE, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.1.0)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Recta

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

Recta

제작자: RectaBuild

Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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