BirdStats MCP插件
用自然语言查询分析鸟类监测数据，并与eBird数据库交叉对比。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：BirdStats MCP插件。 它的用途是：用自然语言查询分析鸟类监测数据，并与eBird数据库交叉对比。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/birdstats-mcp插件/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我分析过去一个月后院BirdNET检测到的鸟类物种，并列出其中在eBird上本季节不常见的种类。” 它会解析你的自然语言指令，从本地BirdNET日志中提取相应时间段的数据，识别物种，然后查询eBird数据库进行对比，最终生成一份包含物种列表、出现频率以及“非常见”物种高亮显示的报告。
介绍
BirdStats MCP插件旨在解决鸟类观察者和研究人员分析本地鸟类监测数据的难题。BirdNET-Pi等设备能记录大量音频数据，但从中提取、理解和分析鸟类活动信息通常需要复杂的数据库查询或编程技能。
该插件通过自然语言接口，让用户可以直接用日常语言提问，例如“上周我花园里最常见的鸟是什么？”或“对比一下我记录到的鸟和eBird上本地区的常见鸟种”。它会自动解析查询，从BirdNET-Pi的数据集中检索相关信息，并与eBird这一全球性的鸟类观测数据库进行交叉对比，生成易于理解的报告。
它非常适合鸟类爱好者、生态学研究者、观鸟导游以及进行校园或社区生物多样性监测项目的学生和教师。他们可能不具备深厚的数据分析背景，但需要从监测设备产生的原始数据中获得洞察。
使用建议：确保你的BirdNET-Pi设备数据已正确导出并可被插件访问。初次使用时，可以从简单的汇总性问题（如“今天检测到了多少种鸟？”）开始，逐步尝试更复杂的对比和趋势分析。注意，分析结果的准确性依赖于本地数据的质量以及eBird数据库的覆盖范围和时效性。
核心特点
核心在于无缝整合了本地BirdNET-Pi监测数据与全球性的eBird社区数据库，实现了“个人观测”与“区域常态”的一键式自然语言对比分析，而同类工具通常只处理单一数据源或需要手动进行数据关联。
注意事项
不适合用于分析非鸟类音频数据，或当本地BirdNET-Pi数据记录不完整、eBird网络连接不畅时，分析结果的可靠性会下降。
常见问题
需要先安装BirdNET-Pi吗？
是的，本插件用于分析BirdNET-Pi生成的数据，你需要有正在运行的BirdNET-Pi实例或导出的数据文件。
支持查询特定时间段的数据吗？
支持，你可以通过自然语言指定日期、月份或自定义时间段进行查询分析。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/birdstats-mcp插件/raw/index.md 读取 BirdStats MCP插件 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/birdstats-mcp插件/raw/index.md（查看排版版本）