Панчанга · 10
титхи, накшатра, йога, карана, ваара; восход/заход; Раху Калам; мухурты; ведический календарь; праздники; чогхадия.
- almanac
y83 projects / 03 / python + mcp
работает · 2026
Без такого сервера агент рассуждает о картах по памяти и выдумывает. Здесь каждое утверждение опирается на вычисление: даши, транзиты, йоги, совместимость, сила планет — всё считается библиотекой и возвращается как типизированные данные, а не как текст модели. Методология вынесена отдельно: 284 правила йог и 8 дош лежат в справочнике, который агент читает, вместо того чтобы пересказывать по памяти.
инструменты агента
Дать ИИ-агенту предметную область, которой у него нет. Модель не считает эфемериды — она их выдумывает. Значит, нужно взять чужую библиотеку, упаковать её в инструменты и закрыть тестами.
MCP-сервер отвечает за вычисления, скилл — за методологию: когда какой инструмент применять и в каком порядке читать карту. Смешивать это в один документ на 200 страниц было бы ошибкой — разделение слоёв здесь принципиально.
Отдельная сложность — развернуть всё на устройстве, где нельзя собрать нативное: Termux без Rust и clang. Решение: готовые бинарники и эфемериды в комплекте с идемпотентным установщиком.
инструменты
Сгруппированы по предметным блокам — так же, как их удобно вызывать.
титхи, накшатра, йога, карана, ваара; восход/заход; Раху Калам; мухурты; ведический календарь; праздники; чогхадия.
раси-карта, все варги D2–D60, специальные лагны, аштакаварга, бхава-карта.
вимсоттари, йогини, аштоттари, нараяна, чара, калачакра, судэса и ещё; текущий период и drill-down по суб-периодам.
шадбала, бхава-бала, вимшопака-бала.
284 правила йог, 8 классических дош, раджа-йоги, расширенные йоги по варгам.
под-лорды, куспи, событийные предсказания, KP-значимость.
гочара, алерты, текущие позиции, аштакаварга транзита, дабл-транзит.
караки Джаймини, спхуты, арудхи, прашна, сгорание, пушкара, марана-карака, аспекты.
лорд года и месяца, мунта, варша-правеш, мааса-правеш, таджака-йоги.
BTR по известным событиям: джаныма-шуддхи, лагна-шуддхи, накшатра-шуддхи и подбор времени по совпадению даш.
полное чтение карты одной командой, натальный отчёт, HTML-отчёт, PNG-карты в двух школах.
календарь благоприятных дней по пяти факторам, отдельный инструмент под бизнес, свадьбу, переезд, покупку, учёбу.
поиск города, панчанга, восход/заход, календарь стрижки.
как работает
Пользователь спрашивает агента о карте или прогнозе.
Агент вызывает MCP-инструмент — тот считает, а не додумывает.
Скилл задаёт порядок чтения: лагна → лагнеш → Луна → Солнце → дома → йоги → варги → даша → транзиты.
Карта, отчёт или прогноз собираются в готовый файл.
результаты
MCP-инструментов
95 уникальных имёнтеста pytest
19 файлов, ~1 950 строкстроки скиллов
2 SKILL.md + 7 справочниковподсерверов FastMCP
смонтированы в одинЦифры сверены с кодом проекта 2026-09-30.
артефакты
Не текст в чате, а результат, который можно показать или отправить.
листайте вбок · 5 экранов
PNG-карта D1
южная школа
PNG-карта D9
северная школа
HTML-отчёт
таблицы и графики
Справочник инструментов
скилл на 798 строк
Методика аналитика
скилл на 528 строк + 7 справочников
технологии
этапы
96 инструментов, 18 подсерверов, транспорт stdio и HTTP
справочник по инструментам и методика астролога
вендоринг 10 бинарных пакетов (.so) под ARM64/Termux, поставка 100 файлов эфемерид, идемпотентный install.sh и 193 теста pytest при 0 нативных сборок
вопросы
Ценность проекта не в астрологии. Инженерный приём: взять чужую тяжёлую библиотеку, разложить на 96 тестируемых инструментов и развернуть на устройстве, где сборка нативных зависимостей невозможна.
Колёса cryptography под Android с PyPI собраны под NDK и падают в Termux с ошибкой dlopen, а сборка из исходников требует clang и Rust. Поэтому сервер использует fastmcp-slim без криптографических extras, а 10 готовых бинарных пакетов с .so и 100 файлов эфемерид ставятся из vendor/ до запуска pip. Установка проходит с нулём компиляций.
193 теста проверяют, что сервер действительно считает, а не красиво отвечает. Это про воспроизводимость вычислений, а не про красоту текста.
PyJHora MCP
Галлюцинации LLM в точных расчётах убираются не промптом, а архитектурой: тяжёлая вычислительная Python-библиотека упакована в 96 типизированных MCP-инструментов (18 подсерверов FastMCP, Pydantic v2) и закрыта внешней базой правил — 2 164 строки скиллов и справочников. Плюс 193 теста pytest на сами вычисления.