Intégration · Données d’entreprise

Connectez Claude et ChatGPT aux données ouvertes DMI

Demandez à votre IA combien il a plu hier, quelle était la température le mois dernier dans votre commune ou quel est le niveau de la mer à un port, et elle obtiendra la réponse grâce aux données ouvertes du DMI. Elle lit les observations météorologiques des stations du DMI, des valeurs climatiques vérifiées pour les stations, les communes, une grille 10x10 km et le Danemark dans son ensemble, ainsi que les observations océaniques, les coups de foudre et les prévisions de marée.

Connecter DMI Open Data gratuitement

Offre gratuite, sans carte bancaire. Comptez environ une minute.

Essayez de demander

“Combien de pluie est tombé à Aarhus au cours des dernières 24 heures ?”
L'IA trouve une station DMI proche et lit ses observations de précipitations pour la période.
“Quelle est la vitesse du vent à la station la plus proche en ce moment ?”
Elle lit les dernières observations de vitesse du vent depuis la station que vous choisissez ou depuis une zone.
“Quelle était la température moyenne dans le Danemark municipal d'Odense le mois dernier ?”
Elle lit la valeur climatique mensuelle pour cette commune.

Ce que votre IA peut faire

Observations météorologiques

Lisez la température, le vent, la pluie, le soleil et plus encore depuis les stations du DMI, par station, temps ou zone, et consultez les détails des stations.

Données climatiques

Lisez des valeurs horaires, quotidiennes, mensuelles ou annuelles vérifiées pour qualité pour les stations, les communes, la grille 10x10 km ou le Danemark dans son ensemble.

Océan, marées et coups de foudre

Lisez le niveau de la mer, la température de l'eau, les prévisions de marée et les observations de coups de foudre.

“Y a-t-il eu des coups de foudre sur la Jutland l'autre nuit ?”
Elle lit les observations de coups de foudre pour le temps et la zone que vous fournissez.
“Quand sera la haute mer à Esbjerg demain ?”
Elle trouve la station des marées et lit les prévisions du niveau d'eau pour demain.
“Quels sont le niveau de la mer et la température de l'eau dans le port ?”
Elle trouve la station océanique et lit ses dernières observations de niveau de la mer et de température de l'eau.

57 outils pour DMI Open Data

Ces outils sont activés lors de la connexion. Vous pouvez désactiver chacun d’eux ou exiger votre approbation avant son exécution.

get_10km_grid_value_with_id
get_20km_grid_value_with_id
get_20km_grid_values
get_a_single_lightning_observation
get_a_single_met_observation
get_a_single_ocean_observation
get_a_single_station
get_a_single_tidewater_prediction
get_a_single_tidewater_station
get_climate_country_valuesObtenez des valeurs climatiques pour tout le Danemark. Filtrez par parameter_id, time_resolution et datetime.
get_climate_grid_valuesObtenez des valeurs climatiques sur le maillage 10x10 km. Filtrez par cell_id, parameter_id, time_resolution, datetime ou bbox.
get_climate_municipality_valuesObtenez des valeurs climatiques par commune danoise, par exemple la température moyenne ou les précipitations. Filtrez par municipality_id, parameter_id, time_resolution et datetime.
get_climate_station_valuesObtenez des valeurs climatiques vérifiées de qualité (heures, jours, mois ou années) pour les stations. Filtrez par parameter_id, station_id, time_resolution, datetime ou bbox.
get_country_value_with_id
get_information_about_the_observation_feature_collection
get_information_about_the_station_feature_collection
get_lightning_observationsObtenez les observations de coups de foudre. Filtrez par datetime, period, type ou bbox.
get_municipality_value_with_id
get_ocean_observationsObtenez des observations océaniques telles que le niveau de mer et la température de l'eau. Filtrez par parameter_id (sealev_dvr, sealev_ln, tw, sea_reg), station_id, datetime, period ou bbox.
get_product_get_station_by_id
get_sensor_data
get_single_sensor_data
get_station_value_with_id
get_station_with_id
get_tide_predictionsObtenez des prévisions de marée (niveau d'eau). Filtrez par station_id, prediction_type, datetime ou bbox.
get_weather_observationsObtenez les observations météorologiques des stations DMI : température, vent, pluie, soleil et plus encore. Filtrez par parameter_id (ex: temp_dry, wind_speed, precip_past1h), station_id, datetime (heure RFC3339 ou intervalle), period ou bbox ; limite à 100.
get_weather_stationObtenez une station météo par product_id (l'ID du produit caractéristique).
list_10km_grid_values
list_20km_grid_values
list_categories
list_categories_2
list_categories_get
list_categories_get_collections
list_climate_stationsListez les stations de données climatiques. Filtrez par station_id, type, status, datetime ou bbox.
list_conformances
list_conformances_2
list_conformances_get
list_conformances_get_the_conformance
list_country_values
list_municipality_values
list_observations
list_observations_get_observation_collection
list_ocean_stationsListez les stations d'observation océanique. Filtrez par station_id, type, status, datetime ou bbox.
list_pages
list_pages_2
list_pages_get
list_pages_get_landing_page
list_products_get_stations
list_sensordata
list_station_values
list_stations
list_stations_get
list_stations_get_station_collection
list_tide_stationsListez les stations de prévision de marée. Filtrez par station_id, datetime ou bbox.
list_tidewaters
list_tidewaterstations
list_weather_stationsListez les stations météo DMI avec ID, nom et position. Filtrez par station_id, type, status, datetime ou bbox.

Configuration en trois étapes

1
Choisissez l’application
Créez un compte PipMCP gratuit et sélectionnez DMI Open Data dans la liste des applications.
2
Collez votre clé
Aucun compte ou clé API requis. Les données Frie du DMI sont ouvertes à tous, vous n'avez donc besoin que de sélectionner l'application dans PipMCP pour obtenir votre lien MCP.
3
Ajoutez le lien à votre IA
Vous obtenez un lien MCP personnel. Ajoutez-le à Claude, ChatGPT ou Cursor :
1. Cliquez sur votre nom, puis sur Paramètres › Connecteurs › Ajouter un connecteur personnalisé.
2. Collez votre lien dans le champ URL du serveur MCP distant.
3. Activez-le depuis le menu + d’une conversation.

Questions

Que peut faire l'IA dans les Données Ouvertes DMI ?

Elle peut lire les observations météorologiques, les valeurs climatiques pour les stations, les communes, la grille 10x10 km et le Danemark dans son ensemble, ainsi que les observations océaniques, les observations de coups de foudre et les prévisions de marée. Elle peut également lister et consulter des stations météo, climatiques, océaniques et de marées. Tous les outils ne lisent que des données.

L'IA voit-elle mes identifiants pour les Données Ouvertes DMI ?

Il n'y en a aucun à voir. Les données ouvertes du DMI ne nécessitent pas de compte ou de clé API, vous ne collez donc rien dans PipMCP. L'IA ne voit que les résultats des outils qu'elle appelle.

Puis-je contrôler ce que l'IA est autorisée à faire ?

Oui. Vous choisissez quels outils sont activés. Tous les outils ici lisent uniquement des données publiques, donc rien n'est modifié nulle part. Chaque appel d'outil est enregistré.

Fonctionne-t-il avec ChatGPT ?

Oui. Dans ChatGPT, ouvrez Paramètres › Applications et connecteurs › Avancé, activez le mode Développeur et ajoutez votre lien PipMCP. Le mode Développeur nécessite un abonnement payant ChatGPT : Plus, Pro, Business ou Entreprise. Le même lien fonctionne également dans Claude (Paramètres › Connecteurs › Ajouter un connecteur personnalisé), Cursor et autres clients MCP.

Quel est le coût ?

PipMCP dispose d'un plan gratuit sans carte de crédit. Les plans payants sont facturés par tâche terminée. Les données ouvertes de DMI elles-mêmes sont gratuites.

Est-ce que cela inclut des prévisions météo ?

Non. Les outils couvrent les observations et les données climatiques de DMI, ainsi que les prévisions de marée pour les niveaux d'eau. Il n'existe pas d'outil pour les prévisions météo, donc demandez sur ce qui a été mesuré plutôt que sur la météo future.