Estacion Meteorologica Iot

Servidor Model Context Protocol (MCP) basado en FastMCP que expone los datos de la estación meteorológica IoT (ESP32-S3 + BME280 → AWS → Supabase) como herramientas consultables en lenguaje natural desde cualquier cliente MCP compatible (Claude Desktop, Claude.ai, Cursor, etc.).

Proyecto del caso de estudio Estación Meteorológica IoT, Maestría en Estructuras Computacionales, asignatura CSE611 — Broward International University.

Arquitectura completa del proyecto

ESP32-S3 + BME280 → WiFi → AWS API Gateway → AWS Lambda → Supabase PostgreSQL
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                                              Cualquier cliente MCP (Claude, Cursor, etc.)

Base de datos

Tabla sensor_readings en Supabase:

Campo	Tipo	Descripción
id	UUID	Clave primaria
device_id	VARCHAR	Identificador del sensor (ESP32S3_SENSOR_01)
temperature	NUMERIC	Temperatura en °C
humidity	NUMERIC	Humedad relativa en %
pressure	NUMERIC	Presión atmosférica en hPa
created_at	TIMESTAMPTZ	Marca de tiempo UTC

Instalación local

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Editar .env con tus credenciales reales de Supabase
python server.py

Variables de entorno

Variable	Descripción
SUPABASE_URL	URL del proyecto Supabase
SUPABASE_KEY	API Key de Supabase (anon o service_role)
DEVICE_ID	ID del dispositivo a consultar (default: ESP32S3_SENSOR_01)

Herramientas (Tools) disponibles

1. obtener_ultima_lectura() — Lectura más reciente del sensor
2. obtener_ultimas_lecturas(limite) — Historial de lecturas recientes
3. obtener_datos_grafico(limite) — Serie temporal para visualización
4. obtener_resumen_estacion(limite) — Estadísticas (promedio, máx, mín)
5. detectar_alertas() — Alertas según umbrales climáticos de Santiago
6. datos_para_dashboard(limite) — Toda la información agregada

Recursos (Resources) disponibles

• clima://config/bme280 — Especificaciones técnicas del sensor
• clima://config/umbrales — Umbrales de alerta configurados

Prompts disponibles

1. prompt_dashboard_tendencias(fecha_inicio, fecha_fin) — Genera HTML con análisis de tendencias entre fechas
2. prompt_dashboard_personalizado(tipo_dashboard, limite) — Genera HTML de dashboard ejecutivo o técnico

Umbrales de alerta (ajustados para Santiago, Chile)

Condición	Umbral
Temperatura alta	≥ 30°C
Temperatura baja / helada	≤ 5°C
Humedad elevada	≥ 85%
Presión baja (posible lluvia)	< 1000 hPa

Despliegue en FastMCP Cloud

1. Subir este repositorio a GitHub
2. Conectar en gofastmcp.com con tu cuenta de GitHub
3. Configurar las variables de entorno (SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY, DEVICE_ID)
4. FastMCP Cloud genera una URL pública tipo https://tu-proyecto.fastmcp.app/mcp

Conexión desde Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "estacion-meteorologica": {
      "url": "https://tu-proyecto.fastmcp.app/mcp"
    }
  }
}

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Última actualización: Junio 2026