FRED MCPサーバー統合

「FRED」MCPサーバーは何をしますか？

Federal Reserve Economic Data（FRED）MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）のオープンソース実装であり、AIアシスタントや開発ツールが、セントルイス連邦準備銀行が提供するFRED APIの膨大な経済・金融データセットに直接接続することを可能にします。FRED MCPサーバーは、AIクライアントと外部データの橋渡しをすることで、時系列データの照会、経済指標へのアクセス、過去の金融情報の取得などの強力なワークフローを実現します。この統合により、開発者やAIエージェントは、アプリケーションやLLMベースのエージェントの文脈内で、最新の連邦経済データを用いた調査の自動化、データ駆動型のインサイトの提供、分析作業の支援が可能になります。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントにプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

• FRED経済データシリーズ
  セントルイス連邦準備銀行が提供する80万件以上の米国・国際時系列経済データシリーズにアクセスできます。
• 経済指標
  GDP、CPI、失業率など、一般的に参照される経済指標を構造化データリソースとして提供します。
• 過去の金融データ
  過去の価格、金利、その他の金融シリーズの取得が可能で、長期的な分析にも対応します。
• シリーズのメタデータ
  各データシリーズのソース、頻度、単位などのメタデータを提供し、文脈化やフィルタリングを容易にします。

ツール一覧

• query_series
  指定IDのFREDデータシリーズを照会し、最新または過去のデータポイントを取得します。
• search_series
  キーワードやカテゴリ、メタデータフィルターによってFREDシリーズを検索し、関連データセットの発見をサポートします。
• get_series_info
  指定したFREDシリーズの説明、頻度、単位などのメタデータや詳細情報を取得します。

このMCPサーバーのユースケース

• 経済調査の自動化
  最新の経済指標や時系列データの自動取得による経済分析・報告業務の効率化。
• 金融アプリケーション統合
  ダッシュボードやトレーディングプラットフォーム、分析ツールにFREDデータを統合し、リアルタイムの経済情報を提供。
• AI駆動のデータ分析
  LLMやAIエージェントがFREDから直接取得した信頼性の高い経済データを用いた質疑応答やレポート生成を実現。
• 学術・政策研究
  研究、計量経済分析、政策分析向けの過去データ収集プロセスを効率化。
• 可視化・BIレポートのデータ強化
  信頼性ある最新マクロ経済データによるデータ可視化やBIレポートの強化。

セットアップ方法

Windsurf

1. お使いのマシンにNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイル（通常はwindsurf.config.json）を探します。
3. mcpServersセクションに以下のJSONを追加します:

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

4. ファイルを保存してWindsurfを再起動します。
5. FRED MCPサーバーが利用可能ツールとしてリストされていることを確認します。

Claude

1. まだNode.jsがない場合はインストールします。
2. Claude DesktopまたはClaudeの設定ファイルを開きます。
3. MCPサーバーセクションに以下のエントリーを追加します:

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

4. 変更を保存してClaudeを再起動します。
5. ClaudeのUIでサーバーが有効になっていることを確認します。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定パネルまたは設定ファイルを開きます。
3. mcpServersオブジェクトの下に以下を挿入します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. FRED MCPがツールとして利用可能か確認します。

Cline

1. Node.jsをインストールします。
2. Clineのメイン設定ファイルに以下を追加します:

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

3. 保存してClineを再起動します。
4. MCPツールリストにサーバーが表示されていることを確認します。

APIキーの安全な管理

FRED APIキーは環境変数として保存し、安全性を高めましょう:

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

“your_fred_api_key_here” を実際のAPIキーに置き換えてください。これにより設定ファイル内に機密情報をハードコーディングするのを防ぎます。

FlowHunt内フローでこのMCPを使うには

FlowHuntでMCPを利用

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP設定セクションに次のJSON形式でMCPサーバー情報を記入します:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能にアクセスできるようになります。“fred-mcp-server"は実際のMCPサーバー名に、URLは自分のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

表から、FRED MCPサーバーはツールやリソースなどMCPの主要機能を提供しますが、プロンプトテンプレートやサンプリング等の高度な機能への明記はありません。ドキュメントは明確で、インストールも簡単、APIキーの安全性にも配慮されています。総じて経済データ統合に実用的で堅実なMCPサーバーです。

MCPスコア