FRED MCP-Server-Integration

Was macht der “FRED” MCP-Server?

Der Federal Reserve Economic Data (FRED) MCP-Server ist eine Open-Source-Implementierung des Model Context Protocols (MCP), die es KI-Assistenten und Entwicklungstools ermöglicht, direkt auf die umfangreichen Wirtschafts- und Finanzdaten der FRED API der Federal Reserve Bank of St. Louis zuzugreifen. Als Brücke zwischen KI-Clients und externen Daten ermöglicht der FRED MCP-Server leistungsstarke Workflows wie das Abfragen von Zeitreihendaten, das Zugreifen auf Wirtschaftsindikatoren und das Abrufen historischer Finanzinformationen. Diese Integration befähigt Entwickler und KI-Agenten, Recherche zu automatisieren, datenbasierte Erkenntnisse zu liefern und analytische Aufgaben mit aktuellen Bundeswirtschaftsdaten zu unterstützen – alles im Kontext ihrer Anwendungen oder LLM-basierten Agenten.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine Promptvorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

• FRED Economic Data Series
  Bietet Zugriff auf über 800.000 US-amerikanische und internationale wirtschaftliche Zeitreihen der Federal Reserve Bank of St. Louis.
• Wirtschaftsindikatoren
  Stellt häufig verwendete Wirtschaftsindikatoren (BIP, Verbraucherpreisindex, Arbeitslosenquoten usw.) als strukturierte Datenressourcen bereit.
• Historische Finanzdaten
  Ermöglicht das Abrufen historischer Preise, Zinssätze und anderer Finanzreihen für langfristige Analysen.
• Metadaten zu Serien
  Liefert Metadaten (Quelle, Frequenz, Einheiten usw.) für jede Datenreihe, um eine bessere Kontextualisierung und Filterung zu ermöglichen.

Liste der Tools

• query_series
  Ermöglicht das Abfragen spezifischer FRED-Datenreihen über deren ID und gibt neueste oder historische Datenpunkte für Analysen zurück.
• search_series
  Erlaubt die Suche nach FRED-Serien anhand von Stichworten, Kategorien oder Metadatenfiltern, um relevante Datensätze zu finden.
• get_series_info
  Ruft Metadaten und beschreibende Informationen zu einer bestimmten FRED-Serie ab, wie Beschreibung, Frequenz und Einheiten.

Anwendungsfälle für diesen MCP-Server

• Automatisierte Wirtschaftsforschung
  Automatisieren Sie den Abruf aktueller Wirtschaftsindikatoren und Zeitreihen für Analysen und Berichte.
• Integration in Finanzanwendungen
  Binden Sie FRED-Daten in Dashboards, Handelsplattformen oder Analysetools ein, um Echtzeit-Wirtschaftskontext zu bieten.
• KI-gestützte Datenanalyse
  Ermöglichen Sie LLMs oder KI-Agenten, Fragen zu beantworten oder Berichte zu erstellen, indem sie autoritative Wirtschaftsdaten direkt aus FRED abrufen.
• Wissenschaftliche und politische Studien
  Vereinfachen Sie das Sammeln historischer Daten für Forschung, ökonometrische Studien und politische Analysen.
• Datenanreicherung für Visualisierungen
  Versorgen Sie Datenvisualisierungen und Business-Intelligence-Berichte mit zuverlässigen, aktuellen makroökonomischen Daten.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem Rechner installiert ist.
2. Suchen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (meistens windsurf.config.json).
3. Fügen Sie den FRED MCP-Server im Abschnitt mcpServers mit folgendem JSON hinzu:

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

4. Datei speichern und Windsurf neu starten.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie prüfen, ob der FRED MCP-Server als verfügbares Tool gelistet ist.

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Öffnen Sie die Claude Desktop- oder Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie diesen Eintrag im MCP-Server-Bereich hinzu:

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

4. Änderungen speichern und Claude neu starten.
5. Bestätigen Sie, dass der Server in der Claude-Oberfläche aktiv ist.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Öffnen Sie das Cursor-Konfigurationspanel oder die Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgenden Abschnitt im Objekt mcpServers ein:

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

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Überprüfen Sie, ob FRED MCP als Tool verfügbar ist.

Cline

1. Installieren Sie Node.js.
2. Bearbeiten Sie die Hauptkonfigurationsdatei von Cline und fügen Sie ein:

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

3. Speichern und Cline neu starten.
4. Prüfen Sie, ob der Server in der MCP-Toolliste erscheint.

API-Schlüssel sichern

Speichern Sie Ihren FRED API-Schlüssel als Umgebungsvariable, um ihn sicher zu halten:

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

Ersetzen Sie "your_fred_api_key_here" durch Ihren tatsächlichen API-Schlüssel. So vermeiden Sie es, sensible Informationen in Konfigurationsdateien zu hinterlegen.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Serverdetails in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “fred-mcp-server” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL zu befüllen.

Übersicht

Die Tabellen zeigen: Der FRED MCP-Server bietet zentrale MCP-Funktionen wie Tools und Ressourcen, beinhaltet aber keine Promptvorlagen und unterstützt keine fortgeschrittenen Funktionen wie Sampling explizit. Die Dokumentation ist klar, die Installation unkompliziert und die API-Key-Sicherheit wird behandelt. Insgesamt ist es ein solider und praxisnaher MCP-Server für die Integration von Wirtschaftsdaten.

MCP Score