FRED MCP Server-integration

Hvad gør “FRED” MCP Server?

Federal Reserve Economic Data (FRED) MCP Server er en open source-implementering af Model Context Protocol (MCP), der gør det muligt for AI-assistenter og udviklingsværktøjer at forbinde direkte til de omfattende økonomiske og finansielle datasæt, som stilles til rådighed af Federal Reserve Bank of St. Louis’ FRED API. Ved at fungere som bro mellem AI-klienter og eksterne data muliggør FRED MCP Server kraftfulde arbejdsgange såsom forespørgsler på tidsseriedata, adgang til økonomiske indikatorer og hentning af historiske finansielle informationer. Denne integration giver udviklere og AI-agenter mulighed for at automatisere forskning, levere datadrevne indsigter og understøtte analytiske opgaver med opdaterede føderale økonomiske data – alt sammen inden for rammerne af deres applikationer eller LLM-baserede agenter.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i repositoryet eller dets dokumentation.

Liste over Ressourcer

• FRED Economic Data Series
  Giver adgang til over 800.000 amerikanske og internationale tidsserier med økonomiske data fra Federal Reserve Bank of St. Louis.
• Økonomiske Indikatorer
  Gør almindeligt anvendte økonomiske indikatorer (BNP, KPI, arbejdsløshedsrater m.m.) tilgængelige som strukturerede dataressourcer.
• Historiske Finansielle Data
  Muliggør hentning af historiske priser, rentesatser og andre finansielle serier til longitudinel analyse.
• Metadata for Serier
  Leverer metadata (kilde, frekvens, enheder m.m.) for hver dataserie, hvilket muliggør bedre kontekstualisering og filtrering.

Liste over Værktøjer

• query_series
  Muliggør forespørgsel på specifikke FRED-dataserier via deres ID og returnerer de nyeste eller historiske datapunkter til analyse.
• search_series
  Giver mulighed for at søge efter FRED-serier baseret på nøgleord, kategorier eller metadatafiltre, så brugere kan opdage relevante datasæt.
• get_series_info
  Henter metadata og beskrivende information om en given FRED-serie, såsom dens beskrivelse, frekvens og enheder.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatisering af Økonomisk Forskning
  Automatiser hentning af opdaterede økonomiske indikatorer og tidsserier til brug i økonomisk analyse og rapportering.
• Integration i Finansielle Applikationer
  Integrer FRED-data i dashboards, handelsplatforme eller analysetools for at levere realtids økonomisk kontekst.
• AI-drevet Dataanalyse
  Gør LLM’er eller AI-agenter i stand til at besvare spørgsmål eller generere rapporter med autoritative økonomiske data direkte fra FRED.
• Akademiske og Politikanalyser
  Strømlin processen med at indsamle historiske data til forskning, økonometriske studier og politikanalyser.
• Databerigelse til Visualiseringer
  Understøt datavisualiseringer og business intelligence-rapporter med pålidelige, opdaterede makroøkonomiske data.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret på din maskine.
2. Find Windsurf-konfigurationsfilen (normalt windsurf.config.json).
3. Tilføj FRED MCP Server til din mcpServers-sektion med følgende JSON:

   {
     "fred-mcp-server": {
       "command": "npx",
       "args": ["@stefanoamorelli/fred-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Gem filen og genstart Windsurf.
5. Bekræft opsætningen ved at tjekke, at FRED MCP Server er vist som et tilgængeligt værktøj.

Claude

1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede findes.
2. Åbn Claude Desktop eller Claudes konfigurationsfil.
3. Tilføj denne post til din MCP servers-sektion:

   {
     "fred-mcp-server": {
       "command": "npx",
       "args": ["@stefanoamorelli/fred-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Gem ændringer og genstart Claude.
5. Bekræft, at serveren er aktiv i Claude UI.

Cursor

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Åbn Cursors konfigurationspanel eller konfigurationsfil.
3. Indsæt følgende under mcpServers-objektet:

   {
     "fred-mcp-server": {
       "command": "npx",
       "args": ["@stefanoamorelli/fred-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor.
5. Bekræft, at FRED MCP er tilgængelig som et værktøj.

Cline

1. Installer Node.js.
2. Rediger Clines hovedkonfigurationsfil til at inkludere:

   {
     "fred-mcp-server": {
       "command": "npx",
       "args": ["@stefanoamorelli/fred-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

3. Gem og genstart Cline.
4. Tjek, at serveren vises i MCP-værktøjslisten.

Sikring af API-nøgler

Gem din FRED API-nøgle som en miljøvariabel for at holde den sikker:

{
  "fred-mcp-server": {
    "command": "npx",
    "args": ["@stefanoamorelli/fred-mcp-server@latest"],
    "env": {
      "FRED_API_KEY": "your_fred_api_key_here"
    },
    "inputs": {}
  }
}

Erstat "your_fred_api_key_here" med din faktiske API-nøgle. Dette forhindrer, at følsomme oplysninger bliver hardcoded i konfigurationsfiler.

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "fred-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “fred-mcp-server” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på tabellerne leverer FRED MCP Server kernefunktionalitet for MCP såsom værktøjer og ressourcer, men mangler prompt-skabeloner og eksplicit understøttelse af avancerede funktioner som sampling. Dokumentationen er klar, installationen er ligetil, og sikkerheden omkring API-nøgler er adresseret. Overordnet set er det en solid og praktisk MCP-server til integration af økonomiske data.

MCP Score