FRED MCP 서버 통합

“FRED” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Federal Reserve Economic Data(FRED) MCP 서버는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 오픈소스 구현체로, AI 어시스턴트와 개발 도구가 세인트루이스 연방준비은행(Federal Reserve Bank of St. Louis)의 FRED API가 제공하는 방대한 경제 및 금융 데이터셋에 직접 연결할 수 있게 해줍니다. FRED MCP 서버는 AI 클라이언트와 외부 데이터 간의 브릿지 역할을 하며, 시계열 데이터 조회, 경제 지표 접근, 과거 금융 정보 검색 등 강력한 워크플로우를 가능하게 합니다. 이 통합을 통해 개발자와 AI 에이전트는 최신 연준 경제 데이터를 활용하여 연구 자동화, 데이터 기반 인사이트 제공, 분석 작업 지원 등 다양한 업무를 LLM 기반 에이전트나 애플리케이션 내에서 수행할 수 있습니다.

프롬프트 목록

레포지토리나 문서에 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

• FRED 경제 데이터 시리즈
  세인트루이스 연방준비은행에서 제공하는 80만 개 이상의 미국 및 국제 시계열 경제 데이터 시리즈에 접근할 수 있습니다.
• 경제 지표
  GDP, CPI, 실업률 등 자주 참조되는 경제 지표를 구조화된 데이터 리소스로 제공합니다.
• 과거 금융 데이터
  과거 가격, 금리 등 금융 시계열을 조회하여 장기 분석에 활용할 수 있습니다.
• 시리즈 메타데이터
  각 데이터 시리즈의 메타데이터(출처, 빈도, 단위 등)를 제공하여, 맥락화 및 필터링에 용이합니다.

도구 목록

• query_series
  특정 FRED 데이터 시리즈 ID로 쿼리하여 최신 또는 과거 데이터 포인트를 받아 분석할 수 있습니다.
• search_series
  키워드, 카테고리, 메타데이터 필터로 FRED 시리즈를 검색하여 관련 데이터셋을 쉽게 찾을 수 있습니다.
• get_series_info
  지정한 FRED 시리즈의 설명, 빈도, 단위 등 메타데이터 및 상세 정보를 조회합니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 경제 연구 자동화
  최신 경제 지표와 시계열 데이터를 자동으로 수집하여 경제 분석 및 보고서에 활용할 수 있습니다.
• 금융 애플리케이션 통합
  FRED 데이터를 대시보드, 트레이딩 플랫폼, 분석 도구 등에 통합하여 실시간 경제 상황을 제공합니다.
• AI 기반 데이터 분석
  LLM 또는 AI 에이전트가 FRED에서 직접 가져온 신뢰할 수 있는 경제 데이터를 사용해 질문에 답하거나 리포트를 생성할 수 있습니다.
• 학술·정책 연구 지원
  연구, 계량경제학, 정책 분석 등에 필요한 과거 데이터를 간편하게 수집할 수 있습니다.
• 시각화 데이터 보강
  신뢰도 높은 최신 거시경제 데이터를 활용해 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 리포트를 강화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 컴퓨터에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(보통 windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. 다음 JSON을 mcpServers 섹션에 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. FRED MCP 서버가 사용 가능한 도구로 표시되는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Claude Desktop 또는 Claude 설정 파일을 여세요.
3. MCP 서버 섹션에 아래 항목을 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Claude UI에서 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 설정 패널 또는 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 객체 아래에 다음을 삽입하세요:

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

4. 저장하고 Cursor를 다시 실행하세요.
5. FRED MCP가 도구로 추가되었는지 확인하세요.

Cline

1. Node.js를 설치하세요.
2. Cline의 메인 설정 파일을 수정하여 아래를 추가하세요:

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

3. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
4. MCP 도구 목록에 서버가 표시되는지 확인하세요.

API 키 보안

FRED API 키는 환경 변수로 저장하여 안전하게 관리하세요:

{
  "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” 부분을 실제 API 키로 교체하세요. 이렇게 하면 중요한 정보를 설정 파일에 하드코딩하지 않아 안전하게 관리할 수 있습니다.

플로우 내에서 MCP 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능에 접근할 수 있습니다. “fred-mcp-server"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 주소로 교체하는 것을 잊지 마세요.

개요

위 표에 따르면 FRED MCP 서버는 MCP의 핵심 기능인 도구 및 리소스를 제공하지만, 프롬프트 템플릿이나 샘플링 등 고급 기능 지원은 명시되어 있지 않습니다. 문서가 명확하며 설치 과정도 간단하고, API 키 보안도 잘 다루고 있습니다. 전반적으로 경제 데이터 통합을 위한 실용적이고 신뢰할 수 있는 MCP 서버입니다.

MCP 점수