WindBorne Systems
Управляет долгоживущими аэростатами, которые собирают профили атмосферы и передают их в нейронную сеть, формирующую прогнозы погоды.
≈ 251kвизитов/мес
Устоявшийся · оценка, прочитано 2026-10-14
- Для кого
- Команды в энергетике, трейдинге, коммунальных службах и сырьевых отраслях, которым нужны прогнозы погоды и данные атмосферных наблюдений.
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активность не прочитана
- Компания
- с 2019по их сайту
- Формат
- API
- Для чего
- получать in situ профили атмосферы над океанами и в удалённых районах
- создавать прогнозы погоды на основе глубокого обучения по собственным данным аэростатов
- превращать данные прогнозов в отраслевые оповещения и автоматизации
- Основана2019по их сайту ↗
- Привлечено$37M · Series Bпо прессе · 2026-08 ↗
- Штаб-квартираRedwood Shores, USпо их сайту
- MCP-серверcom.windbornesystems/weatherподтверждён в реестре MCP
- Состояниеотвечает, нужен входпроверено 2026-10-14
- Адрес для подключенияweather-mcp.windbornesystems.com/mcp
Каждую строку нашла программа: запись в реестре, ответ самого сервера, спецификация, которая разбирается. Если строки нет, значит, мы этого не нашли, а не что этого нет.
Что такое WindBorne Systems?
Управляет долгоживущими аэростатами, которые собирают профили атмосферы и передают их в нейронную сеть, формирующую прогнозы погоды.
Для кого WindBorne Systems?
Команды в энергетике, трейдинге, коммунальных службах и сырьевых отраслях, которым нужны прогнозы погоды и данные атмосферных наблюдений.
Пользуются ли WindBorne Systems?
Устоявшийся: ≈ 251k визитов/мес · оценка, 2026-10.
Не то? Опишите задачу
бетаПять инструментов из Атласа, каждый проверен по тому, что вы написали.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одному инструменту за раз, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.