Integración del Servidor FRED MCP

¿Qué hace el Servidor “FRED” MCP?

El Servidor Federal Reserve Economic Data (FRED) MCP es una implementación de código abierto del Model Context Protocol (MCP) que permite a asistentes de IA y herramientas de desarrollo conectarse directamente con los extensos conjuntos de datos económicos y financieros proporcionados por la API FRED de la Reserva Federal de St. Louis. Al actuar como puente entre clientes de IA y datos externos, el Servidor FRED MCP habilita potentes flujos de trabajo como consultar datos de series temporales, acceder a indicadores económicos y recuperar información financiera histórica. Esta integración permite a desarrolladores y agentes de IA automatizar investigaciones, proporcionar información basada en datos y respaldar tareas analíticas utilizando datos económicos federales actualizados, todo dentro del contexto de sus aplicaciones o agentes basados en LLM.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt en el repositorio ni en su documentación.

Lista de Recursos

• Series de Datos Económicos de FRED
  Proporciona acceso a más de 800,000 series de datos económicos temporales de EE.UU. e internacionales de la Reserva Federal de St. Louis.
• Indicadores Económicos
  Expone indicadores económicos comúnmente referenciados (PIB, IPC, tasas de desempleo, etc.) como recursos de datos estructurados.
• Datos Financieros Históricos
  Permite recuperar precios históricos, tasas de interés y otras series financieras para análisis longitudinal.
• Metadatos de Series
  Suministra metadatos (fuente, frecuencia, unidades, etc.) para cada serie de datos, permitiendo mejor contextualización y filtrado.

Lista de Herramientas

• query_series
  Permite consultar series de datos FRED específicas por su ID, devolviendo los datos más recientes o históricos para análisis.
• search_series
  Permite buscar series FRED basadas en palabras clave, categorías o filtros de metadatos, ayudando a los usuarios a descubrir conjuntos de datos relevantes.
• get_series_info
  Recupera metadatos e información descriptiva sobre una serie FRED dada, como su descripción, frecuencia y unidades.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Automatización de Investigación Económica
  Automatiza la recuperación de indicadores económicos y series temporales actualizadas para su uso en análisis y reportes económicos.
• Integración en Aplicaciones Financieras
  Integra datos FRED en paneles, plataformas de trading o herramientas analíticas para proporcionar contexto económico en tiempo real.
• Análisis de Datos con IA
  Permite que LLMs o agentes de IA respondan preguntas o generen informes utilizando datos económicos autorizados obtenidos directamente de FRED.
• Estudios Académicos y de Políticas
  Optimiza el proceso de recopilación de datos históricos para investigación, estudios econométricos y análisis de políticas.
• Enriquecimiento de Datos para Visualizaciones
  Potencia visualizaciones de datos e informes de inteligencia de negocios con datos macroeconómicos confiables y actualizados.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado en tu máquina.
2. Localiza el archivo de configuración de Windsurf (usualmente windsurf.config.json).
3. Agrega el Servidor FRED MCP a tu sección mcpServers con el siguiente JSON:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Windsurf.
5. Verifica la configuración comprobando que el Servidor FRED MCP esté listado como herramienta disponible.

Claude

1. Instala Node.js si aún no está presente.
2. Abre el escritorio de Claude o el archivo de configuración de Claude.
3. Agrega esta entrada a tu sección de servidores MCP:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Claude.
5. Confirma que el servidor esté activo en la interfaz de Claude.

Cursor

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Abre el panel de configuración o archivo de configuración de Cursor.
3. Inserta lo siguiente bajo el objeto mcpServers:

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

4. Guarda y reinicia Cursor.
5. Verifica que FRED MCP esté disponible como herramienta.

Cline

1. Instala Node.js.
2. Edita el archivo de configuración principal de Cline para incluir:

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

3. Guarda y reinicia Cline.
4. Verifica que el servidor aparezca en la lista de herramientas MCP.

Protección de Claves API

Guarda tu clave de API FRED como una variable de entorno para mantenerla segura:

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

Reemplaza "tu_clave_fred_api_aquí" por tu clave real de API. Esto evita codificar información sensible en archivos de configuración.

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo con tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP utilizando este formato JSON:

{
  "fred-mcp-server": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutamcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “fred-mcp-server” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL con la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según las tablas, el Servidor FRED MCP ofrece características MCP esenciales como herramientas y recursos, pero carece de plantillas de prompt y soporte explícito para funciones avanzadas como el muestreo. La documentación es clara, la instalación es sencilla y la seguridad de la clave API está contemplada. En general, es un servidor MCP sólido y práctico para la integración de datos económicos.

Puntuación MCP