Umbra open SAR archive

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

• การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
• ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
• หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
• ต้องใส่ค่าเหล่านี้: UMBRA_CANOPY_TOKEN, ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ต้องเตรียมก่อน

• รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
• PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

https://api.umbra-py.space/mcp

{
  "mcpServers": {
    "umbra": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "umbra-py"
      ],
      "env": {
        "UMBRA_CANOPY_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "UMBRA_INDEX_DB": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

claude mcp add --transport http umbra https://api.umbra-py.space/mcp

claude mcp add umbra --env UMBRA_CANOPY_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env UMBRA_INDEX_DB='ใส่ค่าของคุณ' --env ANTHROPIC_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENAI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx umbra-py

{
  "mcpServers": {
    "umbra": {
      "url": "https://api.umbra-py.space/mcp"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "umbra": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "umbra-py"
      ],
      "env": {
        "UMBRA_CANOPY_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "UMBRA_INDEX_DB": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "umbra": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.umbra-py.space/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "umbra": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "umbra-py"
      ],
      "env": {
        "UMBRA_CANOPY_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "UMBRA_INDEX_DB": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

https://api.umbra-py.space/mcp

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

• UMBRA_CANOPY_TOKEN ความลับ env
  Canopy API token. Set it and the same search tools query Umbra's authenticated commercial archive instead of the open bucket; leave it unset for the open data, which needs no credentials.
• UMBRA_INDEX_DB env
  Path to a local catalog index (built with 'umbra index build' or fetched with 'umbra index fetch'). Without one the server walks the public bucket per search, which is correct but slow.
• ANTHROPIC_API_KEY ความลับ env
  Optional. With a key, describe_scene and narrate_change call a vision model on the server. Without one they return a reading kit (picture + SAR primer) so the client's own model does the reading. A p…
• OPENAI_API_KEY ความลับ env
  Alternative provider for the same two model tools, and the encoder behind find_similar_text.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

• search_catalog

  Search Umbra's catalog and return compact context cards. Filters (all optional, combine freely): ``bbox`` as ``[min_lon, min_lat, max_lon, max_lat]`` in WGS84 degrees; ``intersects`` as a GeoJSON polygon object (a ``Polygon`` / ``MultiPolygon`` geometry, or a ``Feature`` / ``Feat

• find_repeat_sites

  Rank the archive's most repeat-imaged sites — where change detection has something to measure. The discovery step *before* every analysis verb. ``change`` / ``timescan`` / ``stack`` / ``pick_change_interval`` / ``narrate_change`` all answer *what* changed at a site, but each assu

• get_item

  Return the full context card for one item. ``url`` is the JSON URL of an open-data STAC sidecar, a GEC/SICD (or other product) filename such as ``2025-05-17-17-43-46_UMBRA-08_GEC.tif``, or the acquisition stem ``2025-05-17-17-43-46_UMBRA-08``. A filename or stem is resolved throu

• geocode_place

  Resolve a free-text place name to a bounding box via Nominatim. Returns ``{"bbox": [min_lon, min_lat, max_lon, max_lat], "display_name": ...}`` so the agent can inspect the box before searching, or pass it straight to ``search_catalog``'s ``bbox``.

• index_stats

  Report on the local catalog index, if one has been built or fetched. Lets a long-running agent decide whether searches will be instant (index present) or pay a live S3 walk, and how stale the snapshot is. ``end`` is the newest acquisition that is not ``datetime_suspect``. ``datet

• quicklook

  Return a scene's quicklook PNG as an image block. Prefers a baked catalog preview (``preview="auto"``, the default) so a public host can show the radar scene without proxying Umbra COGs. **A baked preview is typically 512 px** (the published weekly sidecar). ``max_size`` applies

• change_composite

  Composite 2-3 passes of one site into a change image. Pass the STAC URLs of two or three acquisitions of the *same* site in time order. Colors encode change: bright green = signal appeared after the first date, magenta = signal vanished, grey = unchanged. Refuses to mix polarizat

• timescan

  Summarize a whole time series into one activity image. Pass the STAC URLs of a site's passes; the timescan encodes per-pixel temporal statistics so bright/colored areas are *where activity happened* over the series. Returns the image block plus attribution.

• stack_stats

  Measure how much a site changed across its passes, as numbers. The quantitative counterpart to ``change_composite`` / ``timescan``: those return a picture of *where* change is, this returns the *how much*. Pass the STAC URLs of a site's passes (2 or more, any order); they are co-

• stack_provenance

  Check whether a site's passes are one measurement, before measuring them. ``stack_stats`` refuses a selection whose rasters were made by *different* ``umbra convert`` settings — a calibrated pass differenced against an uncalibrated one puts the difference between two conversions

• pick_change_interval

  Scan a site's whole series and name the two passes worth narrating. The deterministic first half of the "watch a site over time" story, and the step that turns a wall of passes into an answer. Given the STAC URLs of a site's passes (2 or more, any order), it co-registers them int

• download_asset

  Download one asset of an item to local disk, gated by a size check. SAR products can be multiple GB, so this is a two-step handshake: call it first with ``confirm=False`` (the default) to get the byte size without downloading, then again with ``confirm=True`` to fetch it. On a lo

• watch_site

  Report only the acquisitions **new** since the last check of this site. SAR's value for monitoring is its cadence, so the natural workflow is *standing*: run the same search each time and act only on what changed. This tool packages that idempotent delta — call it in one turn, co

• find_similar

  Find archived scenes that **look like** the acquisition at ``url``. This is the one search that lives in the pixels, not the metadata: where ``search_catalog`` filters by date/bbox/task-name, this renders the query item's quicklook, embeds it, and ranks the pre-embedded scene ind

• find_similar_text

  Find archived scenes matching a plain-language ``query`` over their imagery. Text-to-scene search: embeds ``query`` ("ships at a berth", "a flooded field") and ranks the stored *image* vectors by cosine similarity. It only works when the index was built and this query is embedded

• describe_scene

  Return a SAR-literate reading of the scene at ``url``. The picture and the metadata card are produced deterministically; a model only interprets them. How that model is reached depends on whether this process holds a vision key: - **No key** (the public community host): this tool

• narrate_change

  Return a grounded reading of *what changed* between passes. Sibling of :func:`describe_scene`. The composite and the per-block dB grid are produced deterministically; a model only narrates change those numbers support. Pass the STAC URLs in time order; mixed polarizations are ref

• stamp_description

  Validate a client-produced scene reading and stamp provenance. This is the interpretation boundary for the no-key kit path: you read the picture ``describe_scene`` returned, produce ``{summary, observed_features, confidence, caveats}``, and pass it here. The library checks the sh

• stamp_narration

  Validate a client-produced change narration and stamp provenance. Sibling of :func:`stamp_description` for the no-key ``narrate_change`` kit. Pass the JSON you produced plus the ``change_stats`` grid from the kit so the stamped object carries the numbers the prose was grounded in

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569

• ✓ ผ่าน

  ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

  ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub reesehammer ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

• … ยังไม่ตรวจ

  ยังมีคนดูแล

  ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

• … ยังไม่ตรวจ

  มีสัญญาอนุญาต (license)

  ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

• ✓ ผ่าน

  endpoint ตอบ

  ตอบกลับใน 128 ms (HTTP 200)

• – ไม่เกี่ยว

  ล็อกอินแบบ OAuth

  ไม่ต้องล็อกอิน

• ✓ ผ่าน

  คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

  อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 19 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

• ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5727 ตัวในหมวดนี้
• ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 74% ของอีก 5727 ตัวในหมวดนี้
• ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5727 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

README จากผู้ทำ

pip install umbra-py              # core: search + download + metadata

pip install "umbra-py[viz,load]"

from umbra_py import CatalogIndex, to_xarray

from umbra_py import UmbraCatalog

# Claude Code

{

uvx --from 'umbra-py[mcp]' umbra-mcp

{

@software{hammerstrom2026umbrapy,