Use Earth LinC from GPT, Claude, and agents to turn live context into persistent, connected Stations.
earth.earthlinc/earthlinchttps://earthlinc.earth/mcpRegistered in the public MCP ecosystem and available through the endpoint above.
Earth LinC is a human-centered AI protocol.
Start with: Where Are You in the Age of AI
Read the Earth LinC introduction first, then return here to see how MCP expands where and how you can use it.
already connected? just ask. not yet? add the endpoint once.
No setup needed when Earth LinC is already connected in the workspace.
https://earthlinc.earth/mcp
What the Earth LinC MCP does today: list your Stations, check credits, quote, compose, check compose status, refine a Station, and add images. Scheduling and orchestration happen in ChatGPT, Claude or your agent system, which then calls Earth LinC.
no new interface to learn — just say it.
These are starting points, not limits.
Connecting Earth LinC through MCP turns GPT, Claude and your agents into a modular personal knowledge and project system. What follows are patterns, not a feature checklist — most people combine a few of them into something only they use that way.
How you use Earth LinC depends on what you want to build, what context you bring, and which agents, skills, APIs, tools, models, or services you connect.
One connection at the centre. The branches are ways of working, not separate products. Some ways people might use it:
Keep the thought while it is still live, then keep adding to the same Station.
Use GPT or Claude to research, compare sources and analyze files — then persist the work where it can keep growing.
Named formats are examples of user-defined or project-specific shapes, not system categories — if you call your work a Protostar, a Protossal, or something you just invented, that can simply be the Station format you ask for.
One Station explains the idea. Another documents the prototype. Another shows a small interactive demo.
Individual works can each be their own Station, with one hub Station linking to all of them.
One Station per topic, connected into one Realm as the subject grows.
Field material can stay together and keep being updated as the project moves.
A GPT, Claude, Work or agent workflow can run on a schedule and then call Earth LinC to create or update a Station.
The schedule lives in the AI / agent system. Earth LinC does not run the schedule — it keeps the persistent result.
These are live Stations you can open. They are examples of what a Station can become — not templates, and not limits.
Research Station 01 — one digital artwork, eight conditions, and the questions no one currently holds.
open station → Field notes / living notesA living field-note Station capturing observations, details, and what unfolds around the coffee festival.
Event / activity → field notes. The same real-world event held in two layers, alongside 陆家嘴 · 一杯展开的世界.
open station → Gallery / exhibitionAn online gallery that becomes an entry point into a creator's body of work.
open station → Introduction / programA Station used to introduce a person and a C// Fellow journey through what they make, rather than through a conventional profile.
open station → Event / activityA coffee festival / public activity presented as a Station — event information can become an experience, context, and entry point rather than a flat announcement.
open station → Personal introductionA personal introduction expressed through a Station rather than a conventional bio or CV.
open station →With MCP, GPT / Claude / agents can help create, update, branch, and continue work like this from the context where the work is already happening.
Research is one pattern. A gallery is another. An event is another. A personal introduction is another. Your own pattern may be completely different.
could also become…
One project can have several agents, each responsible for a different Station. Each agent gathers evidence in its own workstream; the main / hub Station gives you one place to understand the whole.
A hub Station points to and organizes the related Stations. The dashed lines are the LinCs: separate Stations, one Realm you direct.
one place to understand the whole.
Different roles can maintain or contribute to different Stations, depending on how you set them up in your AI or agent system.
A Station is a flexible module. One way to structure it — cut your work into whatever modules fit the way you think:
Then combine them through a hub / main Station, through LinCs, and inside a Realm.
Question → Station A / B / C → hub Station → Realm. Nothing has to be designed in advance; the structure can appear later.
As your account accumulates Stations, it becomes a persistent library of your own work.
When relevant Station content is brought back into GPT or Claude, you can compare, question, connect, and continue from what has already been learned.
Station → back into AI context → compare / question → new thought → update Station
You choose which Station comes back into context. There is no automatic question-answering across everything you have ever made.
One person + GPT / Claude + one Station.
One person + several Stations + several agents.
Many Stations + recurring agents + hub Stations + LinCs + a Realm.
most people start at level 1 and never plan level 3 — it just accumulates.
This instruction is given to the AI client or agent system, which schedules the run and then calls Earth LinC.
thoughts + images → Station → evolving work
question → evidence → Research Station → updates
one initiative → several Stations → Realm
recurring research → meaningful changes → Station updates
same connection. different working patterns.
MCP expands where and how Earth LinC's capabilities can be used.
Keep a thought when it matters.
Keep evolving the same Station with the same link.
Relate Stations through LinCs and keep them inside a Realm.
Turn one project into several Stations and agent workstreams.
Bring relevant knowledge back into GPT / Claude context and continue from what was learned.
Your GPT or Claude can now do more with your thinking because Earth LinC can make it persistent and connected.
more AI capability, with human judgment at the center.
Navi is the AI agent group inside a Station: it can connect skills, APIs, tools, models and other task-specific capabilities around that Station.
Navi can connect these where they are available or configured — not everything is connected by default.
GPT / Claude / agents → MCP → Earth LinC. Station → Navi → skills / APIs / tools / models. Both expand capability around human intent.
Earth LinC gives you building blocks, not a fixed workflow.
YOUR GOAL ↓ YOUR CONTEXT ↓ GPT / CLAUDE / AGENTS ↓ MCP ↓ EARTH LINC ↓ STATIONS ↓ NAVI + SKILLS / APIs / TOOLS / MODELS ↓ YOUR OWN WORKFLOW
One person may use Earth LinC as a research system. Another may use it as a studio. Another as a project command center. Another as a field archive. Another as a learning environment. Another may invent a completely different pattern.
the examples on this page are invitations to combine, extend, and invent.
Start with what you want to happen. Call Earth LinC when it should persist.
A Station is where a thought takes form, remains yours, and can keep growing.
Public MCP registry name: earth.earthlinc/earthlinc
Endpoint: https://earthlinc.earth/mcp
Also indexed by public MCP directories and ecosystem observers.
在 GPT、Claude 与智能体中使用 Earth LinC，把当下的上下文变成持续存在、彼此连接的 Station。
earth.earthlinc/earthlinchttps://earthlinc.earth/mcp已在公开的 MCP 生态中注册，并可通过上述端点使用。
Earth LinC 是一个以人为中心的 AI 协议。
先读：Where Are You in the Age of AI
先读 Earth LinC 的介绍，再回到这一页，看 MCP 如何扩展它可以在哪里、以什么方式被使用。
已经连上了？直接开口。还没连上？把端点添加一次。
当 Earth LinC 已连接在该工作区中时，无需任何设置。
https://earthlinc.earth/mcp
目前 Earth LinC MCP 支持：列出你的 Station、查看额度、报价、生成、查询生成状态、优化 Station、添加图片。定时与编排发生在 ChatGPT、Claude 或你的智能体系统那一侧，再由它们调用 Earth LinC。
不用学新界面——说出来就好。
这些只是起点，不是上限。
通过 MCP 连接 Earth LinC，等于把 GPT、Claude 与智能体变成一套模块化的个人知识与项目系统。下面是可以自由组合的模式，而不是固定的功能清单——多数人最后会挑几种，拼成只属于自己的用法。
你怎么用 Earth LinC，取决于你想做什么、带来什么上下文，以及你连接了哪些智能体、技能、API、工具、模型或服务。
中心是同一个连接。分支是不同的工作方式，而不是不同的产品。例如，人们可能这样用：
在想法还在的时候先留下来，之后不断往同一个 Station 里加。
用 GPT 或 Claude 做研究、比较来源、分析文件，然后把成果留在可以继续生长的地方。
有名字的格式只是用户自定或项目自用的例子，不是系统固定的类别：如果你把某种成果叫作 Protostar、Protossal，或任何你自己发明的名字，直接作为你要的 Station 格式来提就好。
一个 Station 说明想法，一个记录原型，一个放小型互动演示。
每件作品可以各自是一个 Station，再用一个中心 Station 把它们串起来。
一个主题一个 Station，随着学科长大，再连成一个 Realm。
田野材料可以放在一起，并随着项目推进不断更新。
GPT、Claude、Work 或智能体工作流可以按计划运行，然后调用 Earth LinC 创建或更新 Station。
定时发生在 AI / 智能体那一侧。Earth LinC 不负责跑定时任务，它负责保留持续存在的结果。
这些都是可以直接打开的 Station。它们是「一个 Station 可以变成什么」的例子——不是模板，也不是上限。
研究 Station 01——一件数字作品、八种条件，以及目前没有人接住的那些问题。
打开 station → 田野笔记 / 持续更新的笔记一个持续更新的田野笔记 Station，记录咖啡节现场的观察、细节与正在发生的事。
活动 → 田野笔记。与《陆家嘴 · 一杯展开的世界》一起，构成同一件现实事件的两层。
打开 station → 画廊 / 展览一个线上画廊，成为进入创作者整体作品的入口。
打开 station → 介绍 / 项目呈现用一个 Station 介绍一个人和一段 C// Fellow 的旅程——通过他们做出的东西，而不是一份常规简介。
打开 station → 活动把一场咖啡节 / 公共活动做成 Station——活动信息可以成为一种体验、一层上下文与一个入口，而不只是一则通告。
打开 station → 个人介绍用一个 Station 做自我介绍，而不是一份常规的简历或 bio。
打开 station →有了 MCP，GPT / Claude / 智能体可以直接在工作发生的上下文里，帮你创建、更新、分叉并继续这样的工作。
研究是一种模式。画廊是另一种。活动是另一种。个人介绍又是另一种。你自己的模式可能完全不同。
也可以变成……
一个项目可以有多个智能体，各自负责一个 Station。每个智能体在自己的工作线里收集证据；主 / 中心 Station 让你有一个地方看懂全局。
中心 Station 指向并组织相关的 Station。虚线就是 LinC：分开的 Station，一个由你主导的 Realm。
有一个地方，可以看懂全局。
不同角色可以维护或参与不同的 Station，取决于你在 AI / 智能体系统里怎么设置。
Station 是一个灵活的模块。其中一种切分方式——按你自己思考的方式来分：
然后用一个中心 / 主 Station、用 LinC、放进一个 Realm，把它们组合起来。
问题 → Station A / B / C → 中心 Station → Realm。不必事先设计好结构，结构可以后来才出现。
随着账号里的 Station 不断累积，它会变成一个属于你自己的、持续存在的作品库。
当相关的 Station 内容被带回 GPT 或 Claude 时，你可以比较、提问、建立关联，并从已经学到的地方继续。
Station → 回到 AI 上下文 → 比较 / 提问 → 新的想法 → 更新 Station
由你决定哪个 Station 回到上下文里。并不存在对你所有内容的自动全局问答。
一个人 + GPT / Claude + 一个 Station。
一个人 + 多个 Station + 多个智能体。
许多 Station + 定期运行的智能体 + 中心 Station + LinC + 一个 Realm。
多数人从层级 1 开始，从没计划过层级 3——它是累积出来的。
这条指令是给 AI 客户端或智能体系统的：由它安排运行，再调用 Earth LinC。
想法 + 图片 → Station → 持续演进的作品
问题 → 证据 → 研究 Station → 更新
一个倡议 → 多个 Station → Realm
定期研究 → 有意义的变化 → 更新 Station
同一个连接，不同的工作方式。
MCP 扩展了 Earth LinC 的能力可以在哪里、以什么方式被使用。
在重要的那一刻留住想法。
用同一个链接，继续演进同一个 Station。
用 LinC 建立 Station 之间的关系，并把它们留在一个 Realm 里。
把一个项目变成若干 Station 与智能体工作线。
把相关知识带回 GPT / Claude 的上下文，从已学到的地方继续。
因为 Earth LinC 能让你的思考持续存在并彼此连接，你的 GPT 或 Claude 就能在这些思考上做更多事。
更多 AI 能力，人的判断在中心。
Navi 是 Station 内部的 AI 智能体群：它可以围绕这个 Station 连接技能、API、工具、模型与其他针对具体任务的能力。
在可用或已配置的情况下，Navi 可以连接这些能力——并非所有接口都默认已连接。
GPT / Claude / 智能体 → MCP → Earth LinC。Station → Navi → 技能 / API / 工具 / 模型。两者都是围绕人的意图扩展能力。
Earth LinC 给你的是积木，不是固定流程。
你的目标 ↓ 你的上下文 ↓ GPT / Claude / 智能体 ↓ MCP ↓ Earth LinC ↓ Station ↓ Navi + 技能 / API / 工具 / 模型 ↓ 你自己的工作流
有人把 Earth LinC 当作研究系统；有人当作工作室；有人当作项目指挥中心；有人当作田野档案；有人当作学习环境；也有人发明出完全不同的用法。
这一页上的例子，是邀请你去组合、延伸、发明。
从你希望发生的事开始。当它应该被留下时，调用 Earth LinC。
Station 是一个想法成形、仍然属于你、并且可以继续生长的地方。
Public MCP registry name: earth.earthlinc/earthlinc
Endpoint: https://earthlinc.earth/mcp
也被公开的 MCP 目录与生态观察者收录。
GPT・Claude・エージェントから Earth LinC を使い、いまの文脈を残り続ける・つながった Station に変えます。
earth.earthlinc/earthlinchttps://earthlinc.earth/mcp公開された MCP エコシステムに登録され、上記のエンドポイントから利用できます。
Earth LinC は人間中心の AI プロトコルです。
まずは：Where Are You in the Age of AI
先に Earth LinC の紹介を読み、それからこのページに戻って、MCP がどこで・どう使えるかを広げるのかを見てください。
接続済みならそのまま頼むだけ。まだならエンドポイントを一度追加。
ワークスペースで Earth LinC が接続済みなら、設定は不要です。
https://earthlinc.earth/mcp
いまの Earth LinC MCP ができること：Station の一覧、クレジットの確認、見積り、生成、生成状況の確認、Station の調整、画像の追加。定期実行やオーケストレーションは ChatGPT・Claude・エージェント側で行われ、そこから Earth LinC を呼びます。
新しい操作を覚える必要はありません。
ここにあるのは出発点で、限界ではありません。
MCP で Earth LinC をつなぐと、GPT・Claude・エージェントが「自分専用のモジュール式の知識とプロジェクトの仕組み」になります。以下は決まった機能リストではなく、組み合わせられるパターンです。多くの人はいくつかを選んで、自分だけの使い方をつくります。
Earth LinC の使い方は、何をつくりたいか、どんな文脈を持ち込むか、どのエージェント・スキル・API・ツール・モデル・サービスをつなぐかで変わります。
中心はひとつの接続。枝は別の製品ではなく、働き方の違いです。たとえば、こんな使い方があります：
思考が動いているうちに残し、そのあとも同じ Station に足していけます。
GPT や Claude で調べ、出典を比べ、ファイルを分析し、その成果を育て続けられる場所に残します。
名前のついた形式は、ユーザーや企画ごとに決める例であって、システムの固定分類ではありません。成果物を Protostar や Protossal、あるいは自分で考えた名前で呼んでいるなら、その形式の Station として頼めます。
ひとつはアイデアの説明、ひとつはプロトタイプの記録、ひとつは小さなインタラクティブなデモ。
作品ごとに Station を持ち、ハブの Station がそれらをつなぐこともできます。
トピックごとに Station をつくり、育ってきたらひとつの Realm にまとめます。
現場の素材をひとつにまとめ、プロジェクトの進行に合わせて更新し続けられます。
GPT・Claude・Work・エージェントのワークフローが定期的に動き、そこから Earth LinC を呼んで Station を作成・更新できます。
スケジュールは AI / エージェント側にあります。Earth LinC はスケジュールを回すのではなく、残り続ける結果を保ちます。
どれも実際に開ける Station です。「Station が何になれるか」の例であって、テンプレートでも限界でもありません。
リサーチ Station 01 ——ひとつのデジタル作品、八つの条件、そしていま誰も抱えていない問い。
station を開く → フィールドノート / 生きたノートコーヒーフェスのまわりで見えたこと、細部、起きていることを記録し続けるフィールドノートの Station。
イベント / 活動 → フィールドノート。「陆家嘴 · 一杯展开的世界」と並ぶ、同じ出来事の別のレイヤー。
station を開く → ギャラリー / 展示オンラインのギャラリーが、つくり手の仕事全体への入口になる。
station を開く → 紹介 / プログラムひとりの人と C// Fellow の歩みを、通常のプロフィールではなく「つくったもの」から紹介する Station。
station を開く → イベント / 活動コーヒーフェス／公開イベントを Station として。告知の一枚ではなく、体験・文脈・入口になりうる。
station を開く → 自己紹介通常の bio や CV ではなく、Station で表した自己紹介。
station を開く →MCP があれば、GPT / Claude / エージェントは、仕事がすでに起きている文脈から、こうした仕事の作成・更新・分岐・継続を手伝えます。
リサーチはひとつのパターン。ギャラリーは別のパターン。イベントも、自己紹介も別のパターン。あなたのパターンはまったく違っていてかまいません。
こんなものにもなれます……
ひとつの企画に複数のエージェントを置き、それぞれが別の Station を担当できます。各エージェントは自分の作業ラインで根拠を集め、メイン / ハブの Station が全体を理解するための一か所になります。
ハブの Station が関連する Station を指し、まとめます。破線が LinC。別々の Station が、あなたの導くひとつの Realm になります。
全体をつかむ場所が、ひとつある。
AI / エージェント側の設定次第で、いろいろな役割が別々の Station を維持したり、そこに貢献したりできます。
Station は柔軟なモジュールです。分け方のひとつとして、自分の考え方に合う単位で切り分けられます。
そのあと、ハブ / メインの Station、LinC、そして Realm でまとめます。
問い → Station A / B / C → ハブ Station → Realm。構造は先に決めなくてよく、あとから現れても構いません。
アカウントに Station が積み上がるほど、それは自分の仕事の、残り続けるライブラリになります。
必要な Station の内容を GPT や Claude に持ち帰れば、比べ、問い、つなぎ、すでに分かったところから続けられます。
Station → AI の文脈へ戻す → 比較 / 問い → 新しい思考 → Station を更新
どの Station を文脈に戻すかは、あなたが選びます。これまで作ったすべてに対する自動的な質問応答があるわけではありません。
ひとりの人 + GPT / Claude + ひとつの Station。
ひとりの人 + 複数の Station + 複数のエージェント。
たくさんの Station + 定期的なエージェント + ハブ Station + LinC + Realm。
ほとんどの人はレベル 1 から始め、レベル 3 は計画せずに積み上がっていきます。
この指示は AI クライアントやエージェント側に渡します。実行のスケジュールはそちらが持ち、そこから Earth LinC を呼びます。
思考 + 画像 → Station → 育っていく仕事
問い → 根拠 → 研究の Station → 更新
ひとつの取り組み → いくつもの Station → Realm
定期的な調査 → 意味のある変化 → Station の更新
同じ接続、違う働き方。
MCP は、Earth LinC の能力をどこで・どう使えるかを広げます。
大事な瞬間に思考を残す。
同じリンクのまま、同じ Station を育て続ける。
LinC で Station を関係づけ、ひとつの Realm の中に保つ。
ひとつの企画を複数の Station とエージェントの作業ラインにする。
必要な知識を GPT / Claude の文脈に戻し、学んだところから続ける。
Earth LinC が思考を残り続けるもの・つながったものにできるから、あなたの GPT や Claude はその思考でもっと多くのことができます。
AI の能力はもっと。判断の中心には人を。
Navi は Station の内側にいる AI エージェントの群れ。その Station のまわりにスキル・API・ツール・モデル、そのほか用途ごとの能力をつなげます。
利用可能・設定済みの範囲で Navi がつなげます。すべてが最初からつながっているわけではありません。
GPT / Claude / エージェント → MCP → Earth LinC。Station → Navi → スキル / API / ツール / モデル。どちらも人の意図のまわりで能力を広げます。
Earth LinC が渡すのは部品で、決まった手順ではありません。
あなたの目的 ↓ あなたの文脈 ↓ GPT / Claude / エージェント ↓ MCP ↓ Earth LinC ↓ Station ↓ Navi + スキル / API / ツール / モデル ↓ あなた自身のワークフロー
ある人はリサーチの仕組みとして。ある人はスタジオとして。ある人はプロジェクトの司令室として。ある人は現場のアーカイブとして。ある人は学びの環境として。まったく別のパターンを発明する人もいます。
このページの例は、組み合わせ、広げ、発明するための招待です。
起こしたいことから始める。残すべきときに Earth LinC を呼ぶ。
Station は、思考が形になり、あなたのものであり続け、育ち続けられる場所です。
Public MCP registry name: earth.earthlinc/earthlinc
Endpoint: https://earthlinc.earth/mcp
公開の MCP ディレクトリやエコシステムの観測者にも収録されています。