
Waiting for input…
Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 14機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Sentinel Hubで使える14機能の一部です。
- 01
接続ステータスの確認
接続状態とサービスURLを返します。client_idとclient_secretの認証が正しく機能しているかを確認するために使用してください。
- 02
擬似カラー画像の生成
植生を強調するための擬似カラーevalscriptを生成します。出力では、健全な植生は鮮やかな赤、都市部はシアンまたはグレー、水域は濃い青で表示されます。
- 03
NDVI解析用スクリプトの生成
植生分析にそのまま使えるNDVI evalscriptを生成します。水域や影は暗く、裸地はグレー、疎な植生は黄緑、密な植生は濃い緑で色分けされます。
- 04
真カラー画像の生成
地球上のあらゆる場所の自然な色合いを持つ衛星写真を取得するための、真カラーRGB evalscriptを生成します。
05-08
このセットには4機能あります。
Sentinel Hubで使える14機能の一部です。
- 05
ユーザー情報の取得
認証されたSentinel Hubのユーザープロファイル情報を取得します。認証の確認や利用可能なクォータの把握に役立ちます。
- 06
バンド組み合わせの一覧表示
真カラー、擬似カラー、NDVI、NDWI、水分指数、SWIR、SAR偏波、シーン分類、焼失強度(NBR)などの定義済みバンド組み合わせを一覧表示します。
- 07
タイル指定による検索
MGRSタイル識別子を使用して、指定されたタイル内の指定期間のSentinel-2画像を検索します。
- 08
カタログ検索の実行
コレクションID、境界ボックス(緯度経度)、期間を指定して、Sentinel HubのSTACカタログから衛星画像を検索します。
09-11
このセットには3機能あります。
Sentinel Hubで使える14機能の一部です。
- 09
コレクション情報の取得
特定のデータコレクションに関する詳細な情報を取得します。
- 10
アイテム詳細の取得
カタログ検索で返されたアイテムIDを使用して、特定のSTACカタログアイテムの詳細なメタデータを取得します。
- 11
統計情報の計算
指定したエリアの平均、最小、最大、標準偏差、ヒストグラムを算出します。時系列分析のための時間的な集計も可能です。
12-14
このセットには3機能あります。
Sentinel Hubで使える14機能の一部です。
- 12
利用可能なコレクション一覧の表示
Sentinel-1、Sentinel-2、Sentinel-3、Sentinel-5P、Landsat 8-9、DEM、Copernicus Land Monitoring Serviceなど、利用可能なすべてのデータセットを表示します。
- 13
画像の処理実行
コレクション、範囲、期間、およびevalscriptを指定して、カスタム設定で衛星画像の処理を実行します。
- 14
雲のない画像の検索
雲の影響を避けるため、指定した雲量しきい値以下の衛星画像を検索します。光学解析に不可欠な機能です。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Deforestation Tracking
Use NDVI time series to monitor changes in forest density over months or years.
Wildfire Damage Assessment
Apply burn severity indices to evaluate the impact of fires on specific regions.
Urban Expansion Analysis
Run statistical analysis on land use changes using multi-temporal data.
Water Resource Monitoring
Calculate moisture indices to track water levels and soil conditions.
タスクを自動化
Sentinel Hubを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
Sentinel Hubは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均913ms。本番環境で高速。
Sentinel Hubは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 784ms
- 最遅日
- 1293ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+6%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。14個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Sentinel Hub のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Sentinel Hub のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Sentinel Hub Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_xyVUwa3x77fWINQTr8feR7dKZks5UVMkLVCjWXd2/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Sentinel Hub capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"sentinel-hub-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_xyVUwa3x77fWINQTr8feR7dKZks5UVMkLVCjWXd2/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? Sentinel HubをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Sentinel Hubユーザーが任せたい仕事のために。
地理空間データやリモートセンシングを扱う専門家、研究者、および環境モニタリングを行う実務家に最適です。
- 01
GIS専門家
テラバイト級の生データをダウンロードすることなく、オンデマンドで衛星画像を処理できます。
- 02
環境科学者
エコシステム監視のための植生、水域、水分指数の計算を迅速に行えます。
- 03
都市計画家
多時期の統計分析を用いて、土地利用の変化を詳細に分析できます。
- 04
農業アドバイザー
NDVI時系列データと雲のない画像を用いて、作物の健康状態をモニタリングできます。
FAQ
Sentinel Hubユーザーからのよくある質問。
- 01
How do I use this MCP with Claude or Cursor?
Once you subscribe on Vinkius and provide your Sentinel Hub credentials, you simply connect your client to the Vinkius host. Your AI client will then see the available capabilities automatically.
- 02
What satellite missions can I access?
You can access data from Sentinel-1, Sentinel-2, Sentinel-3, Sentinel-5P, Landsat 8-9, and various Copernicus Land Monitoring services.
- 03
Do I need to write my own JavaScript for image processing?
No. The MCP includes capabilities to generate ready-to-use evalscripts for common tasks like NDVI, True Color, and False Color imagery.
- 04
Can I search for images without clouds?
Yes. The search_cloud_free capability allows you to specify a cloud cover threshold to ensure you get clean optical data.
- 05
Is it possible to perform statistical analysis over time?
Yes. The get_statistics capability supports temporal aggregation, allowing you to calculate mean, min, or max values over daily, weekly, or monthly periods.
- 06
What is an evalscript and how do I use one?
An evalscript is a small JavaScript program that tells Sentinel Hub how to process satellite bands into an output image. It defines which bands to use, how to combine them, and what colors to assign. You can use the generate_ndvi_evalscript or generate_true_color_evalscript capabilities to get ready-made evalscripts, then pass them to the process_image capability.
- 07
Can I analyze vegetation health with this server?
Absolutely. Generate an NDVI evalscript with the generate_ndvi_evalscript capability, then process imagery for your area of interest with the process_image capability. For time-series analysis, use the get_statistics capability with temporal aggregation to track vegetation changes over weeks or months. The search_cloud_free capability helps you find clean scenes without cloud contamination.
- 08
What is the difference between this server and the Copernicus Data Space server?
The Copernicus Data Space server focuses on product catalogue search and download. finding and retrieving raw satellite data files. Sentinel Hub focuses on on-the-fly processing. rendering images, computing indices, and generating statistics without downloading raw data. They complement each other: use Copernicus for data discovery and bulk download, Sentinel Hub for real-time analysis and visualization.
さがす
Cloud Infrastructureの他のコネクタ
Maxar (Satellite Imagery) AIコネクタ
Access high-resolution satellite imagery and geospatial data from Maxar — search discovery catalogs, order dat
表示Copernicus Data Space AIコネクタ
Access satellite imagery and Earth observation datasets from the EU Copernicus program for environmental and g
表示INPE (STAC API - Satélites) AIコネクタ
Access Brazil's National Institute for Space Research (INPE) satellite data via STAC API — search collections,
表示NASA Earth — Full-Disk Imagery & Natural Events AIコネクタ
View Earth from 1.5 million km away through DSCOVR's EPIC camera (full-disk images in natural and enhanced col
表示
おすすめ
Earth Imagery AIコネクタ
Images of Earth from NASA's EPIC camera aboard DSCOVR — the freshest frames, the archive by date, and the scan
表示GOES Satellite Imagery AIコネクタ
Live imagery URLs from NOAA's GOES satellites — full disk, continental US and mesoscale regions, with capture
表示Planet Labs AIコネクタ
Access daily satellite imagery via Planet Labs — search PSScene, SkySat, and RapidEye imagery, filter by cloud
表示Data Pipeline Prover AIコネクタ
A data team asked an AI to build an ETL pipeline. No schema contract. No idempotency. No freshness SLA. The pi
表示
『Sentinel Hub』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続



















