Integracja FRED MCP Server

Do czego służy serwer “FRED” MCP?

Federal Reserve Economic Data (FRED) MCP Server to otwartoźródłowa implementacja Model Context Protocol (MCP), która pozwala asystentom AI i narzędziom developerskim na bezpośrednie połączenie z obszernymi zbiorami danych ekonomicznych i finansowych udostępnianych przez FRED API Banku Rezerw Federalnych w St. Louis. Działając jako most pomiędzy klientami AI a zewnętrznymi danymi, FRED MCP Server umożliwia zaawansowaną pracę, taką jak zapytania do szeregów czasowych, dostęp do wskaźników ekonomicznych i pobieranie historycznych informacji finansowych. Ta integracja daje programistom i agentom AI możliwość automatyzacji badań, dostarczania analiz opartych na danych oraz wspierania zadań analitycznych w oparciu o aktualne federalne dane ekonomiczne — wszystko w kontekście ich aplikacji lub agentów LLM.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

• FRED Economic Data Series
  Zapewnia dostęp do ponad 800 000 amerykańskich i międzynarodowych szeregów czasowych danych ekonomicznych z Banku Rezerw Federalnych w St. Louis.
• Wskaźniki ekonomiczne
  Udostępnia często cytowane wskaźniki ekonomiczne (PKB, CPI, stopa bezrobocia itp.) jako uporządkowane zasoby danych.
• Historyczne dane finansowe
  Umożliwia pobieranie historycznych cen, stóp procentowych i innych serii finansowych do analizy długoterminowej.
• Metadane dla serii
  Dostarcza metadane (źródło, częstotliwość, jednostki itp.) dla każdej serii danych, co pozwala na lepsze kontekstualizowanie i filtrowanie.

Lista narzędzi

• query_series
  Umożliwia zapytania do konkretnych serii danych FRED po ich ID, zwracając najnowsze lub historyczne punkty danych do analizy.
• search_series
  Pozwala na wyszukiwanie serii FRED po słowach kluczowych, kategoriach lub filtrach metadanych, pomagając użytkownikom odkryć odpowiednie zbiory danych.
• get_series_info
  Pobiera metadane i opis danej serii FRED, jak opis, częstotliwość i jednostki.

Przykłady zastosowań tego MCP Servera

• Automatyzacja badań ekonomicznych
  Automatyzacja pobierania aktualnych wskaźników ekonomicznych i szeregów czasowych do analiz i raportowania.
• Integracja z aplikacjami finansowymi
  Integracja danych FRED z dashboardami, platformami transakcyjnymi lub narzędziami analitycznymi, by zapewnić ekonomiczny kontekst w czasie rzeczywistym.
• Analiza danych wspierana przez AI
  Umożliwienie LLM-om lub agentom AI odpowiadanie na pytania czy generowanie raportów na bazie autorytatywnych danych ekonomicznych pobieranych bezpośrednio z FRED.
• Badania akademickie i polityczne
  Usprawnienie procesu zbierania danych historycznych do badań, analiz ekonometrycznych i politycznych.
• Wzbogacanie wizualizacji danych
  Zasilanie wizualizacji danych i raportów BI wiarygodnymi, aktualnymi danymi makroekonomicznymi.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim komputerze.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (zwykle windsurf.config.json).
3. Dodaj FRED MCP Server do sekcji mcpServers w następującym formacie JSON:

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

4. Zapisz plik i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając czy FRED MCP Server jest dostępny jako narzędzie.

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest jeszcze obecny.
2. Otwórz aplikację Claude Desktop lub plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj ten wpis do sekcji serwerów MCP:

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

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Claude’a.
5. Potwierdź, że serwer jest aktywny w interfejsie Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz panel konfiguracyjny Cursor lub plik konfiguracyjny.
3. Wstaw poniższy fragment pod obiekt mcpServers:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
5. Zweryfikuj dostępność FRED MCP jako narzędzia.

Cline

1. Zainstaluj Node.js.
2. Edytuj główny plik konfiguracyjny Cline, aby dodać:

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

3. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
4. Sprawdź, czy serwer pojawia się na liście narzędzi MCP.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj swój klucz API FRED jako zmienną środowiskową, aby był bezpieczny:

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

Zamień "your_fred_api_key_here" na swój prawdziwy klucz API. Dzięki temu nie umieszczasz poufnych informacji bezpośrednio w plikach konfiguracyjnych.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “fred-mcp-server” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel FRED MCP Server oferuje podstawowe funkcje MCP, takie jak narzędzia i zasoby, lecz nie zawiera szablonów promptów ani wsparcia dla zaawansowanych funkcji, jak sampling. Dokumentacja jest przejrzysta, instalacja prosta, a bezpieczeństwo klucza API zostało uwzględnione. Ogólnie to solidny i praktyczny serwer MCP do integracji danych ekonomicznych.

Ocena MCP