Serveur MCP de la Banque mondiale

Que fait le serveur MCP « Banque mondiale » ?

Le serveur MCP de la Banque mondiale est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui facilite l’interaction transparente avec l’API open data de la Banque mondiale. Conçu pour outiller les assistants IA et les workflows de développement, il permet aux utilisateurs de lister facilement les pays et les indicateurs disponibles depuis le référentiel open data de la Banque mondiale. Le serveur offre également des capacités analytiques pour divers indicateurs, tels que les segments de population et les métriques de pauvreté, pour les pays pris en charge. En intégrant ce serveur MCP, les développeurs et systèmes IA peuvent interroger efficacement les indicateurs économiques et sociaux mondiaux, automatiser la collecte et l’analyse de données, et inclure une journalisation complète pour la traçabilité. Cela améliore la capacité des agents IA à accéder, analyser et exploiter des données réelles pour des tâches telles que le reporting, la recherche ou la prise de décision.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est documenté dans les fichiers du dépôt ou le README disponibles.

Liste des ressources

• Lister les pays disponibles : Fournit une ressource pour obtenir la liste des pays pris en charge par l’API open data de la Banque mondiale.
• Lister les indicateurs disponibles : Expose un jeu de données de tous les indicateurs disponibles depuis l’API de la Banque mondiale.
• Analyse d’indicateur : Fournit des données analytiques pour des indicateurs spécifiques (ex. : population, pauvreté) par pays.

Liste des outils

Aucune liste d’outils explicite n’est documentée dans les fichiers du dépôt ou le README. Les détails concernant server.py ou les implémentations de chaque outil ne sont pas présents.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Analyse de données mondiales : Accédez et analysez aisément les indicateurs de la Banque mondiale comme le PIB, la population ou le taux de pauvreté pour les pays pris en charge, au bénéfice des chercheurs et décideurs.
• Reporting automatisé : Intégrez avec des assistants IA pour générer des rapports économiques à jour ou des insights à partir de données officielles de la Banque mondiale.
• Éducation et recherche : Facilitez l’exploration universitaire des tendances du développement international en récupérant des jeux de données pour la classe ou la recherche.
• Prise de décision basée sur la donnée : Permettez aux organisations de prendre des décisions éclairées grâce à des données normalisées et en temps réel de la Banque mondiale.
• Journalisation complète : Répondez aux besoins de conformité et de traçabilité grâce à la journalisation native des accès et analyses de données.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction d’installation pour Windsurf n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Claude

1. Assurez-vous d’avoir Node.js et le package uv installés.

2. Localisez votre fichier de configuration claude_desktop_config.json.

3. Ajoutez le serveur MCP Banque mondiale sous l’objet mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "world_bank": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory", 
           "path/to/world_bank_mcp_server",
           "run",
           "world_bank_mcp_server"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Claude Desktop.

5. Vérifiez que le serveur est accessible via l’interface MCP.

Cursor

Aucune instruction d’installation pour Cursor n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Cline

Aucune instruction d’installation pour Cline n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Sécurisation des clés API

Aucune clé API n’est requise pour l’API open data de la Banque mondiale selon la documentation. Si besoin, vous utiliseriez généralement des variables d’environnement comme :

{
  "env": {
    "API_KEY": "${API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${API_KEY}"
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration du système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "world_bank": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP en tant qu’outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “world_bank” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP de la Banque mondiale offre une intégration précieuse pour l’analyse de données mondiales mais manque d’une documentation claire sur les prompts, outils et installation pour certaines plateformes. L’ouverture de l’API Banque mondiale simplifie l’accès. Cependant, l’absence de définitions détaillées pour les prompts et outils limite l’extensibilité. Dans l’ensemble, il s’agit d’une implémentation MCP spécialisée mais assez basique.

Score MCP