# Clear Channel · clearchannel.tv — Audiencia & Emisión (MCP)

> Hub MCP de clearchannel.tv. Punto de entrada para que cualquier agente (Claude,
> Codex, OpenCode, ChatGPT, bots de Telegram u otra IA) y cualquier humano puedan
> CONSULTAR e INTERACTUAR con los datos verificados de Emisión × Audiencia de las
> pantallas retail-media — y viceversa, para que nosotros consultemos a otros.
> Convención abierta y estable para silicio (bots) y carbono (humanos).

Sitio público: https://www.clearchannel.tv
Hub MCP: https://www.clearchannel.tv/mcp/
Manifest máquina: https://www.clearchannel.tv/mcp/manifest.json
Versión: v.26.06.21.r1
Repo: https://github.com/csilvasantin/clearchannel-tv

## Qué es

clearchannel.tv mide el retail-media de forma verificable: cruza QUÉ se emitió en cada
pantalla (proof-of-play de admira.tv) con QUIÉN lo vio (cámara on-device del gemelo
XpaceOS: presencia sí/no, género hombre/mujer, edad y franja horaria). El resultado es
un "Informe de Audiencia Verificada" por circuito, exportable a PDF.

## API en vivo (base: https://api.admira.store)

Lecturas (abiertas; CORS refleja el origen):
- GET /emit/range?loc={loc} — proof-of-play del circuito: pases, segundos, byType
  (image/video/animation), top creatividades, por pantalla y día.
- GET /audience/range?loc={loc} — audiencia del circuito: muestras, presencia, pico,
  género {male,female}, edad {nino,joven,adulto,senior}, franja horaria {0..23}.

Escrituras (telemetría, sin credencial):
- POST /emit — registra un pase. body: {loc, screen, type, title, secs, num?}.
  La emite admira.tv (canal) por pantalla cada ~12 s.
- POST /audience — registra una muestra de cámara. body: {loc, screen, faces,
  gender, genderScore, ageBucket, emotion?}. La envía el gemelo XpaceOS cada ~20 s.

Ejemplo: https://api.admira.store/audience/range?loc=xtanco-demo

## Informe (humano)

- Informe por circuito: https://www.clearchannel.tv/detail.html?loc={loc}
- Botón "Exportar informe" → Informe de Audiencia Verificada (HTML imprimible a PDF):
  resumen ejecutivo, KPIs, donut de género, barras de edad/hora/tipo, top creatividades,
  desglose por pantalla, metodología y privacidad.

## Privacidad

Detección on-device (@vladmandic/human, TensorFlow.js). No se almacenan imágenes ni
datos personales: solo conteos agregados (presencia, género, edad, hora). Género y edad
son estimaciones estadísticas, no identificación de personas.

## Servidor MCP (conectar de verdad)

Además de la API REST, el ecosistema expone un servidor MCP real:
- Endpoint: https://mcp.admira.store/mcp (transporte streamable-http, sin auth)
- Tools: fleet_status, list_screens, screen_now, emission_report, register_device
- Config de cliente: {"mcpServers":{"xpaceos":{"url":"https://mcp.admira.store/mcp"}}}
- Docs: https://www.xpaceos.com/mcp/

## Federación (viceversa)

Misma convención /mcp/ en cada pata del ecosistema AdmiraNeXT (y nosotros las consultamos):
- Preproducción: https://www.admira.app/mcp/
- Consejo de Silicio: https://www.admira.live/mcp/
- XpaceOS (el OS retail): https://www.xpaceos.com/mcp/

## Convenciones

- Versionado visible: v.AA.MM.DD.rN (año.mes.día.release).
- Avisos de cambios: Telegram grupo AdmiraXP, firmados "Admira IA".