AtlasPI è il primo MCP server al mondo per la geografia storica. 1.038 imperi, 4.819 fonti accademiche, confini reali in GeoJSON — il tuo agente smette di allucinare sulla storia e inizia a citare le fonti.
L'embed qui sotto è la stessa istanza in produzione su atlaspi.cra-srl.com.
Muovi la timeline tra il 4500 a.C. e il 2024, clicca su un impero per vedere fonti
accademiche, confidence score e ETHICS notes.
prefers-color-scheme.AtlasPI espone 119 endpoint REST sotto OpenAPI 3.1. CORS aperto, rate limit 60 req/min per IP, zero registrazione. Il tuo agente fa una HTTP GET e riceve JSON strutturato — entità attive in un dato anno, eventi, rotte commerciali, confini in GeoJSON.
$ curl https://atlaspi.cra-srl.com/v1/snapshot/year/1250 { "year": 1250, "active_entities": 247, "highlights": [ { "name_native": "Imperium Mongolicum", "name_en": "Mongol Empire", "confidence": 0.92, "sources": 14 }, { "name_native": "Sacrum Imperium Romanum", "confidence": 0.88, "sources": 22 } ], "events": [/* 18 events */], "trade_routes": [/* Silk Road, Trans-Saharan ... */], "sources_total": 4819 }
→ https://atlaspi.cra-srl.com/docs # Prova ogni endpoint dal browser, vedi gli schema
Il Model Context Protocol (MCP) di Anthropic è lo standard emergente per dare
a un LLM accesso a tool e dati esterni. atlaspi-mcp è un server MCP
installabile da PyPI: una riga in claude_desktop_config.json
e Claude Desktop sa interrogare il dataset come fosse memoria propria.
snapshot, compare, similar, on_this_day, routes_active...atlaspi-mcp v0.9.0: pip install e basta.$ pip install atlaspi-mcp Successfully installed atlaspi-mcp-0.9.0
{
"mcpServers": {
"atlaspi": {
"command": "atlaspi-mcp"
}
}
}
▸ 34 tool AtlasPI disponibili ▸ "Che imperi controllavano i Balcani nel 1400?" → call: snapshot_year(1400, bbox=Balkans) → 7 entità, 12 fonti, confidence avg 0.83
I dataset storici per LLM esistenti riflettono il bias di Wikipedia in inglese: "colonial era" invece di "genocide", nomi europei al posto di quelli nativi, certezza dove ci sarebbe incertezza. AtlasPI codifica la trasparenza nel modello dati, non in una nota a piè di pagina.
Il nome nella lingua originale è il campo primario. L'esonimo inglese è secondario. Vale per Tawantinsuyu (non "Inca"), per Bharat (non "India" pre-1947), per Bizantion.
12 record ETHICS espliciti su Armenia, Maafa atlantica, Holocaust, Rwanda, Bangladesh 1971. Le categorie sono quelle del consenso accademico, non quelle che vendono libri.
confidence: 0.4Sui confini pre-1800 il confidence_score è basso e visibile. L'agente AI riceve "confidence 0.4" come campo strutturato e può decidere se citare con cautela o cercare altrove.
known_silence sui record dove le fonti sono state distrutte (Indus Valley script, Mayan codices).confidence_score 0.0 → 1.0 esplicito per ogni claim geografico e temporale.Un modello relazionale unificato — entità, eventi, sovrani, città, rotte, lingue, siti archeologici — collegati tra loro e ognuno ancorato a fonti accademiche. Il backend è 24.609 righe Python, il frontend 18.424, copertura test 1.206 funzioni.
Lo stesso dataset, esposto in tre modi diversi a seconda di cosa stai costruendo.
Stai costruendo un assistente con Claude, Cursor, AutoGen, LangChain. Installi atlaspi-mcp e il tuo agente smette di inventarsi date e confini. Free, no API key, CORS aperto.
Hai bisogno di citare un dataset stabile. AtlasPI ha DOI Zenodo (10.5281/zenodo.19581784), repo GitHub pubblico, metodologia auditabile. Forka, contesta, contribuisci.
Vuoi una mappa storica interattiva per la tua piattaforma edtech, ma con il tuo branding e dataset estesi sulla regione che ti interessa. Hosted instance white-label + extension custom.
Stack scelto per durare: PostGIS per la geografia reale, FastAPI per la velocità, Redis per la cache, Docker compose per il deploy. Tutto open-source Apache 2.0.
Open-source permissivo, uso commerciale incluso. Forka, estendi, ridistribuisci.
Zero attrito per prototipi e ricerca. La registrazione arriverà solo per quote serie.
Chiamabile direttamente dal browser. Ideale per Jupyter notebook e prototipi front-end.
Geografia reale, non bounding box. Query spaziali in SQL: ST_Intersects, ST_Area.
Async Python, type hints, OpenAPI auto-gen. Latenza media < 60ms per query semplici.
Hot path cached, snapshot per anno pre-computati. Il timeline slider è fluido a 60 fps.
Self-host in 5 minuti: docker compose up e hai la tua istanza.
Schema completo, client SDK generabili in qualsiasi linguaggio. Swagger UI live.
Error tracking pronto da abilitare via env var. Logging strutturato JSON di default.
Se gestisci un editore scolastico, una piattaforma educational tech, una redazione culturale o hai vinto un grant digital humanities — parliamone. AtlasPI è open-source, ma CRA SRL offre hosting gestito, extension custom (regioni, periodi, lingue specifici) e integrazione MCP su misura.