Agricultural Commodity Climate

农业商品气候 MCP 服务

在 ApifyForge 上查看 | 在 Apify Store 上使用

---

快速开始

添加到你的 MCP 客户端（Claude Desktop、Cursor、Windsurf）：

{
  "mcpServers": {
    "agricultural-commodity-climate-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

---

通过模型上下文协议，为 AI Agent 提供农业商品气候风险情报。此 MCP 服务让任何 AI 助手（Claude、GPT-4、Cursor 或自定义 Agent）都能直接访问实时天气压力分析、害虫出现监测、贸易集中度评分，以及地球上任何作物或种植区域的价格冲击概率。

该服务并行协调 8 个公开数据源：NOAA 天气警报、多日天气预报、GDACS 灾害事件、联合国 COMTRADE 贸易流量、世界银行农业指标、GBIF 生物多样性出现记录、FRED 大宗商品价格序列，以及 Nominatim 地理编码。它将这些数据综合为四种量化评分模型和综合商品风险评分（0–100），并提供可执行的建议。下游数据源均无需 API 密钥，服务会处理所有协调工作。

⬇️ 可以访问哪些数据？

数据点	来源	覆盖范围
📡 严重天气警报（干旱、洪水、霜冻、高温、飓风）	NOAA 天气警报	美国及全球
🌡 极端温度和降水预报	天气预报搜索	全球地点
🌊 对农业造成影响的正在发生的灾害（洪水、气旋、干旱）	GDACS 灾害警报	全球，近实时
🚢 按 HS 编码和贸易伙伴国家划分的商品贸易流量	联合国 COMTRADE	200 多个国家
📊 农业 GDP 占比、谷物产量、食品生产指数	世界银行指标	200 多个国家
🦟 害虫和疾病物种出现情况及传播速度	GBIF 生物多样性数据	20 亿条以上出现记录
💹 商品价格指数、食品 CPI 和价格趋势序列	FRED 经济数据	所有主要商品
📍 种植区域地理编码和坐标解析	Nominatim 地理编码器	全球覆盖

MCP 工具

工具	价格	数据源	描述
crop_region_risk_assessment	$0.045	NOAA + Forecast + GDACS + Nominatim	评估作物区域的天气风险：严重警报、极端温度、干旱指标和灾害暴露情况。返回包含各项信号的天气压力指数。
weather_yield_threat_monitor	$0.045	NOAA + Forecast + GDACS	监测天气对作物产量的威胁：干旱、霜冻、洪水和热压力。返回产量威胁评分和级别。
pest_emergence_alert	$0.045	GBIF + World Bank	检测害虫和疾病的出现情况。对 GBIF 物种观测中的入侵关键词进行评分，并结合世界银行农业脆弱性数据。
trade_dependency_analysis	$0.045	UN COMTRADE + FRED	分析商品贸易依赖性，包括 HHI 贸易伙伴集中度、价格波动性和供应链集中度评分。
price_shock_probability	$0.045	FRED + NOAA + GDACS + COMTRADE	根据 FRED 价格趋势、天气导致的供应中断信号和贸易流量集中度，估算价格冲击概率。
growing_season_forecast	$0.045	Forecast + NOAA + Nominatim	预测生长季条件：温度模式、降水展望、霜冻/高温风险时段。
food_security_vulnerability	$0.045	World Bank + COMTRADE + GDACS + FRED	评估国家粮食安全脆弱性：农业 GDP 依赖度、贸易集中度、灾害暴露情况和食品价格通胀。
compare_commodity_risks	$0.045	全部 8 个数据源	完整综合分析。运行全部四种评分模型，并返回商品风险评分（0–100）、评估结论和对冲建议。

为什么使用 Agricultural Commodity Climate MCP？

大宗商品买家、交易员、承保人和粮食安全分析师面临同一个问题：相关风险信号散落在 NOAA、GDACS、COMTRADE、FRED 和 GBIF 中，格式各异，且都需要单独查询。手动构建统一视图需要数小时。等数据汇总完成，天气状况可能已经发生变化。

这个 MCP 服务通过一次工具调用整合所有八个数据源。询问你的 AI Agent“根据堪萨斯州当前的种植条件，小麦价格冲击的概率是多少？”，它就会同时执行 FRED 价格分析、NOAA 天气预警、GDACS 灾害检查和 COMTRADE 集中度评分，并在 30–90 秒内返回评分结果。

• 定时运行 — 在 Apify Schedules 上每日检查种植区，并将结果推送到风险仪表板
• API 访问 — 通过 Apify API，从 Python、JavaScript 或任何 HTTP 客户端触发工具调用
• 代理基础设施 — 所有下游数据源调用均使用 Apify 内置代理和重试基础设施
• 监控 — 通过 Apify Webhooks，在天气压力评分超过阈值时接收 Slack 或电子邮件提醒
• 集成 — 将结果传输到 Zapier、Make、Google Sheets、交易系统或 HubSpot

功能

• 天气压力指数（0–100） — 从四个组成部分对种植区评分：NOAA 严重作物威胁警报（干旱、洪水、霜冻、结冰、高温、冰雹、龙卷风、飓风、野火）、高于 38°C 或低于冰点的极端预测气温、GDACS 农业影响灾害，以及多种因素同时出现时的复合天气压力
• 9 类作物威胁警报 — 警报解析器会匹配以下类别，以精准识别与作物相关的风险：干旱、洪水、霜冻、结冰、高温、冰雹、龙卷风、飓风和野火
• 虫害出现评分（0–100） — 利用 GBIF 物种出现记录检测 10 个入侵性农业威胁关键词：蝗虫、粘虫、蛀虫、象鼻虫、蚜虫、锈病、枯萎病、镰刀菌、疫霉和粉虱；叠加世界银行的谷物产量和农业 GDP 数据，以放大脆弱性影响
• 扩散速度检测 — 筛选 2024 年及之后的 GBIF 观测记录，以区分正在扩散的威胁和历史记录
• 含 HHI 的贸易中断评分 — 根据 UN COMTRADE 合作伙伴贸易额计算赫芬达尔-赫希曼指数；HHI 高于 2,500 时触发供应链集中信号；识别对两个合作伙伴的关键依赖
• FRED 价格波动模型 — 检测超过 5% 和 15% 阈值的期间变化；将价格历史中最近的三分之一与较早的三分之一进行比较，以识别趋势方向
• 价格冲击概率（0–100） — 包含四个组成部分：FRED 价格趋势分析、天气／灾害供应风险因素计数、贸易流集中度，以及多种因素吻合时的复合冲击概率
• 综合大宗商品风险评分 — 加权平均值：天气压力占 30%，价格冲击占 30%，贸易中断占 25%，虫害出现占 15%；当作物歉收风险和迫在眉睫的价格冲击同时出现时，覆盖评分并设为 CRITICAL
• 五级判定标准 — LOW_RISK / MANAGEABLE / ELEVATED / HIGH_RISK / CRITICAL；在每个阈值自动生成对冲建议
• 并行获取数据 — 所有上游 Actor 调用均通过 Promise.all 执行，将 8 次顺序调用改为并发获取；每个子 Actor 分配 512 MB 内存和 120 秒超时
• 单工具支出上限 — 每个工具运行前都会检查 eventChargeLimitReached；绝不会超出你在运行时设置的预算上限
• 待机模式运行 — 服务在 Apify 的待机基础设施上持续运行，消除 Agent 工作流中的冷启动延迟

农业大宗商品风险分析的使用场景

大宗商品交易与期货交易台

管理小麦、大豆、玉米或咖啡头寸的交易员，需要在供应中断反映到价格之前尽早收到预警。每天早上对活跃的大宗商品头寸运行 price_shock_probability。FRED 趋势分析结合 NOAA 和 GDACS 的供应中断信号，可在交易所开盘前量化价格变动的概率。

作物保险核保

为天气指数保险产品定价的核保人员，需要获取每个承保地区最新的天气压力指数。调用 crop_region_risk_assessment，针对特定种植区获取评分评估，将 NOAA 警报、多日预报和 GDACS 灾害事件汇总为一个 0–100 分的评分。输出的信号会告诉你哪些具体情况正在推高风险。

食品公司供应链规划

采用准时制大宗商品供应链的采购团队，需要在天气事件发生前了解供应商集中风险。使用 trade_dependency_analysis 计算每种大宗商品的 HHI 集中度评分。当 HHI 超过 2,500 时，说明依赖关系高度集中，应考虑增加安全库存或认证备选供应商。

农业投资组合管理

在与大宗商品挂钩的股票或结构性产品间配置资金的投资组合经理，需要获取可在不同作物间比较的风险指标。compare_commodity_risks 会返回任意大宗商品的完整综合大宗商品风险评分，只需一次调用，即可对小麦、大豆和棕榈油的风险进行同类比较。

政府与 NGO 粮食安全监测

国际组织的粮食安全分析师需要结合贸易依赖、农业 GDP 占比和灾害暴露情况，评估国家层面的脆弱性。food_security_vulnerability 会查询任意国家的世界银行农业指标、COMTRADE 食品进口数据、GDACS 近期灾害和 FRED 食品价格序列，并返回包含可行信号的综合评估。

病虫害与入侵物种预警

作物保护团队和农业推广服务机构可使用 pest_emergence_alert，检测任意种植区新出现的病虫害压力。该工具会筛选 GBIF 中有关蝗虫、草地贪夜蛾、锈菌、疫霉菌及其他作物病原体的观测数据，分析近期扩散速度，并与区域农业脆弱性进行交叉比对。

评分模型的工作原理

天气压力指数

scoreWeatherStress 函数会从四个组成部分计算 100 分制的评分。它会检查 NOAA 警报中的 9 种作物威胁事件类型；每条匹配的警报加 5 分，每个极端或严重级别再加 1 分，最高 30 分。预报数据会检查高于 38°C（作物受热损害的近似阈值）和低于 0°C（霜冻）的极端温度；当高温超过 35°C 且降水量低于 1mm 时触发干旱指标，最高 25 分。GDACS 事件会按洪水、干旱、气旋和风暴事件类型以及红色或橙色警报级别进行筛选，最高 25 分。当同时出现严重警报和极端温度，或干旱指标与正在发生的灾害同时出现时，最多额外奖励 20 分。最终评分对应以下等级：FAVORABLE（0–19）、MILD_STRESS（20–39）、MODERATE_STRESS（40–59）、SEVERE（60–79）、CROP_FAILURE_RISK（80–100）。

害虫爆发评分

scorePestEmergence 查询 GBIF 物种出现记录，并扫描学名以匹配 10 个入侵性害虫/病原体关键词。每检测到一种入侵物种，就增加 8 分；物种部分的分数上限为 40 分。系统会检查世界银行指标，评估农业 GDP 占比是否超过 20%、谷物单产是否低于 2,000 kg/ha，以及耕地占比是否较低，以计算区域农业脆弱性；上限为 30 分。系统通过筛选观测日期为 2024 年及以后的 GBIF 记录来衡量扩散速度——每条近期观测增加 2 分，上限为 20 分。当同时检测到入侵物种和农业脆弱性时，额外增加 10 分的复合加分。最终等级：CLEAR / LOW / MODERATE / HIGH / OUTBREAK。

贸易中断评分与 HHI

scoreTradeDisruption 从 COMTRADE 记录中提取贸易伙伴名称和贸易额，计算各伙伴的贸易额占比，并将市场份额的平方相加，计算赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）（×10,000）。HHI 超过 2,500 时会触发供应链集中信号。HHI 评分上限为 35 分。随后，系统会扫描 FRED 价格数据，若相邻周期的变化超过 5%，则增加 1 个波动分；超过 15%，则额外增加 2 分，上限为 30 分。贸易量和连锁风险最多再增加 35 分。最终等级：DIVERSIFIED / LOW / MODERATE / CONCENTRATED / CRITICAL_DEPENDENCY。

价格冲击概率

scorePriceShock 将 FRED 价格序列分为三段，并比较最近一段与较早一段的平均值。若价格上涨趋势达到 15% 以上，则增加 3 个波动指标；达到 30% 以上，则再增加 3 个。系统会扫描 NOAA 和 GDACS 事件，查找 6 个作物威胁关键词（干旱、洪水、霜冻、冰冻、高温、风暴），据此统计供应风险因素。贸易伙伴数量不超过 3 个时，会增加贸易风险乘数。当价格趋势与供应中断信号同时出现时，最多增加 15 分的复合加分。最终等级：STABLE / MILD / MODERATE / HIGH / IMMINENT。

综合大宗商品风险评分

generateCommodityRisk 按固定权重组合四个模型：天气压力 30%、价格冲击 30%、贸易中断 25%、害虫爆发 15%。其中有一条硬性覆盖规则：当 weatherLevel === 'CROP_FAILURE_RISK' 和 shockLevel === 'IMMINENT' 同时触发时，无论加权分数如何，判定结果都强制设为 CRITICAL。系统会在以下情况下附加自动生成的对冲建议：天气评分 ≥ 60（启用作物保险）、害虫等级 = OUTBREAK（寻找其他产区）、HHI ≥ 2,500（分散供应商）、价格冲击评分 ≥ 50（考虑期货对冲）、综合评分 ≥ 55（增加库存缓冲）。

综合评分	判定结果	行动信号
75–100	CRITICAL	多项风险因素已显现——供应中断可能性较高。立即执行对冲。
55–74	HIGH_RISK	存在显著的天气或贸易风险，价格波动加剧。检查头寸。
35–54	ELEVATED	存在一些风险因素。建议加强监控并制定应急计划。
15–34	MANAGEABLE	整体情况稳定，仅有轻微风险指标。维持正常运营。
0–14	LOW_RISK	四个维度均未检测到显著风险信号。

如何连接此 MCP 服务

Claude Desktop

添加到你的 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "agricultural-commodity-climate": {
      "url": "https://agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor、Windsurf 或 Cline

在 MCP 设置中添加一个新服务，并填写：

• URL：https://agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp
• 传输方式：Streamable HTTP
• 身份验证：Bearer token（你的 Apify API token）

通过 HTTP 进行程序化调用

curl -X POST https://agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "compare_commodity_risks",
      "arguments": {
        "commodity": "wheat",
        "region": "Kansas"
      }
    },
    "id": 1
  }'

Python（apify-client）

from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient("YOUR_API_TOKEN")

run = client.actor("ryanclinton/agricultural-commodity-climate-mcp").call(run_input={})

# The MCP server runs in standby mode — connect via HTTP after the server starts
# For direct tool calls, use the HTTP endpoint above
print(f"Server running. Connect at: https://agricultural-commodity-climate-mcp.apify.actor/mcp")

输出示例

对堪萨斯种植区的小麦调用 compare_commodity_risks，会返回：

{
  "commodity": "wheat",
  "compositeScore": 62,
  "verdict": "HIGH_RISK",
  "weatherStress": {
    "score": 71,
    "severeAlerts": 4,
    "extremeTemps": 3,
    "weatherLevel": "SEVERE",
    "signals": [
      "4 severe weather alerts — crop-threatening conditions",
      "3 drought-condition days — water stress risk",
      "3 extreme temperature events — crop damage risk"
    ]
  },
  "pestEmergence": {
    "score": 18,
    "speciesDetected": 7,
    "invasiveCount": 1,
    "pestLevel": "LOW",
    "signals": []
  },
  "tradeDisruption": {
    "score": 55,
    "tradePartners": 3,
    "concentrationHHI": 2840,
    "disruptionLevel": "CONCENTRATED",
    "signals": [
      "Trade HHI 2840 — concentrated commodity supply chain",
      "Only 2 trade partners — critical supply dependency"
    ]
  },
  "priceShock": {
    "score": 58,
    "volatileIndicators": 4,
    "supplyRiskFactors": 3,
    "shockLevel": "HIGH",
    "signals": [
      "Commodity prices trending up 15%+ — supply pressure building",
      "3 supply disruption factors — price shock catalyst"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "4 severe weather alerts — crop-threatening conditions",
    "3 drought-condition days — water stress risk",
    "3 extreme temperature events — crop damage risk",
    "Trade HHI 2840 — concentrated commodity supply chain",
    "Only 2 trade partners — critical supply dependency",
    "Commodity prices trending up 15%+ — supply pressure building",
    "3 supply disruption factors — price shock catalyst"
  ],
  "recommendations": [
    "Severe weather stress — activate crop insurance and hedging strategies",
    "Concentrated trade dependency — diversify supplier base",
    "Price shock risk — consider commodity futures hedging",
    "Elevated commodity risk — increase inventory buffers and forward contracts"
  ]
}

单个工具的输出：weather_yield_threat_monitor

{
  "region": "Mato Grosso, Brazil",
  "yieldThreat": {
    "score": 44,
    "level": "MODERATE_STRESS",
    "severeAlerts": 2,
    "signals": [
      "2 severe weather alerts — crop-threatening conditions",
      "2 agricultural-impact disasters — regional crop threat"
    ]
  },
  "disasters": [
    {
      "eventType": "flood",
      "alertLevel": "orange",
      "affectedCountries": ["Brazil"],
      "date": "2026-03-18"
    }
  ]
}

单个工具的输出：trade_dependency_analysis

{
  "commodity": "soybeans",
  "tradeDisruption": {
    "score": 72,
    "tradePartners": 2,
    "concentrationHHI": 4120,
    "disruptionLevel": "CRITICAL_DEPENDENCY",
    "signals": [
      "Trade HHI 4120 — concentrated commodity supply chain",
      "Only 2 trade partners — critical supply dependency",
      "5 price volatile periods — commodity price shock risk"
    ]
  },
  "tradeData": [...],
  "priceData": [...]
}

运行农产品风险分析需要多少费用？

此 MCP 服务采用按事件付费定价模式——每次工具调用收费 $0.045。全部 8 个工具（包括 compare_commodity_risks）的定价相同。平台计算费用已包含在内。

场景	工具调用次数	每次调用费用	总费用
单次价格冲击检查（小麦）	1	$0.045	$0.045
晨间风险简报（4 种农产品）	4	$0.045	$0.18
每日监测：10 个种植区域	10	$0.045	$0.45
每周完整投资组合扫描（50 次调用）	50	$0.045	$2.25
企业级月度监测（500 次调用）	500	$0.045	$22.50

你可以为每次运行设置最高支出限额以控制费用。服务会在每次执行工具前检查 eventChargeLimitReached，如果达到预算，就返回结构化错误——绝不会在不提示的情况下超额收费。

Apify 免费套餐每月包含 $5 额度，足以免费调用 111 次工具。相比专业农业数据平台（Bloomberg Commodity：$2,000+/月；Gro Intelligence：$500–2,000/月），大多数用户每月只需花费 $1–25，且无需订阅承诺。

获得最佳结果的技巧

1. 使用 compare_commodity_risks 进行初步筛查。 它会运行全部 8 个数据源，并通过一次调用返回全部四项评分。只有在需要针对性详情或更快响应时，才深入调用单个工具。

2. 提供具体种植区域以及农产品名称。 { "commodity": "corn", "region": "Iowa" } 比只提供农产品名称更能返回有针对性的天气预警。Nominatim 会将区域地理编码为坐标，供下游天气数据源使用。

3. 为自动化 Agent 工作流设置支出限额。 安排定期调用时，将 maxTotalChargeUsd 设为每日支出上限。达到限额时，服务会返回清晰的 JSON 错误，方便你的 Agent 妥善处理。

4. 结合合作伙伴数量解读 HHI。 有 3 个合作伙伴时，HHI 为 2,800 的情况比只有 2 个合作伙伴时更不容易受到冲击。signals 数组会明确指出 2 个合作伙伴这一阈值。

5. 在做出套期保值决策前，结合使用 price_shock_probability。 该工具专门比较 FRED 价格序列最近三分之一与更早的三分之一——价格趋势上涨且存在活跃供应中断信号（supplyRiskFactors ≥ 3），是该模型给出的最强综合套期保值触发条件。

6. 在关键物候期安排每日生长季预报。 对耐热或耐霜窗口较窄的作物（例如需要春化的冬小麦、授粉期的玉米），在这 2–4 周内每日调用 growing_season_forecast，比每周检查更有用。

7. 将 allSignals 直接传入大模型上下文。 compare_commodity_risks 中的 allSignals 数组专为直接使用而设计，可作为现成的上下文块传给 AI Agent，以生成叙述性摘要。

与其他 Apify Actor 和 MCP 服务结合

Actor / MCP	组合方式
Crop Risk Report	基于相同底层数据源生成结构化作物风险报告，可用于制作适合交付客户的 PDF 级别报告
Mineral Supply Risk Report	使用相同的 HHI 和贸易流方法，将供应链风险分析扩展到非农业大宗商品
EIA Energy Data	在作物生产风险评分基础上叠加能源投入成本压力（化肥、燃料）
Company Deep Research	将公司财报中的大宗商品敞口与风险评分交叉对照，用于股票分析
FRED Economic Data	获取更长时间范围的大宗商品价格历史数据，以便在 MCP 评分模型之外进行自定义波动性计算
World Bank Projects	找出接受农业发展投资的国家，这可作为粮食安全评分改善的领先指标
UN COMTRADE Search	构建自定义贸易流分析，采用比 MCP 评分所用数据更长的时间范围，或更细致的 HS 编码

局限性

• NOAA 天气预警以美国为中心。 北美以外的全球种植区可能返回较少的 NOAA 预警。对于非美国地区，GDACS 灾害数据的全球覆盖最全面，但其最低严重程度阈值高于 NOAA。
• GBIF 害虫数据存在观测延迟。 GBIF 记录取决于研究人员和公民科学家的实地报告。与 GBIF 分布记录相比，官方植物健康数据库中的疫情检测结果会更快出现。
• FRED 涵盖主要大宗商品价格指数，不包含现货价格。 价格波动模型使用指数序列和 CPI 组成项，而非交易所报价的现货或期货价格。如需期货市场信号，请将专用市场数据源与此 MCP 集成。
• 贸易数据不是实时的。 UN COMTRADE 数据的更新频率因国家和大宗商品而异，从每月到每年不等。贸易集中度评分反映历史流量，而非突发中断。
• 世界银行农业指标按年更新。 害虫出现模型的 agVulnerability 组成项使用世界银行最新的年度数据，可能比当前情况滞后 1–2 年。
• 天气数据不会考虑作物生长阶段。 天气胁迫指数对极端温度和降水不足进行统一评分，不考虑具体作物的生长阶段。-1°C 的霜冻对发芽期作物和休眠期作物的影响截然不同——调用 Agent 必须提供这种物候背景。
• HHI 计算取决于 COMTRADE 记录覆盖范围。 如果 COMTRADE 对不常见的大宗商品返回的结果稀疏，HHI 可能会低估集中度。请检查 tradePartners 计数；结果少于 3 条时应进行人工核验。
• 响应时间因数据源可用性而异。 典型响应时间为 30–90 秒。在流量较高时段，GDACS 和 GBIF 偶尔可能需要更长时间。每个数据源的子 Actor 超时设为 120 秒。

集成

• Zapier — 根据 Google Sheets 商品观察名单触发商品风险检查，并将提醒推送到 Slack 或电子邮件
• Make — 构建自动化的晨间风险简报工作流，调用多个工具并整理结果以便分发
• Google Sheets — 将每日天气压力评分和综合风险判定导入实时商品仪表盘
• Apify API — 通过 REST 将工具调用直接集成到交易系统中间件或风险管理平台
• Webhooks — 当综合风险评分达到 ELEVATED 或 HIGH_RISK 阈值时，向交易台 Slack 频道发送提醒
• LangChain / LlamaIndex — 将此 MCP 服务注册为 LangChain Agent 中的工具，以便在 RAG 工作流中通过自然语言查询商品风险

故障排除

已知存在干旱，但综合评分似乎偏低。 检查 weatherStress 输出中的 severeAlerts 和 extremeTemps 值。NOAA 对国际地区的警报覆盖有限——使用 region 参数，并指定具体的国家和省份名称，以最大程度提高地理编码准确性。如果地区位于北美以外，gdacs 组件的权重会更高；请确认 GDACS 在该地区有有效记录。

trade_dependency_analysis 返回 concentrationHHI: 0 和 tradePartners: 0。 COMTRADE 结果取决于商品名称是否与贸易描述术语匹配。请尝试使用标准商品名称：“wheat”“soybeans”“crude palm oil”“Arabica coffee”。过于具体的商品名称可能与 COMTRADE HS 代码描述不匹配。

pest_emergence_alert 对已知暴发地区返回 CLEAR。 GBIF 观测数据存在延迟，新报告的暴发可能要数周后才会出现。recentObs 计数（2024 年以来的观测记录）是领先指标——结果为零表示 GBIF 中没有记录，并不代表已确认不存在。请与 FAO EMPRES-i 或国家植物健康主管部门的数据库交叉核对，以确认暴发情况。

工具调用超时。 子 Actor 分配了 120 秒超时时间。如果某个数据源响应缓慢，受影响的数组将返回空值，评分会根据可用数据继续进行。检查响应中哪些子数组为空，以确定响应缓慢的数据源。通常重新运行调用即可解决暂时性超时。

支出限额比预期更早达到。 maxTotalChargeUsd 限额适用于单次运行中的所有工具调用。如果 Agent 在一个会话中调用多个工具，累计费用可能会比仅计算单个工具时更早达到限额。请提高限额，或调整 Agent 的结构，让它批量调用 compare_commodity_risks，而不是针对同一商品分别调用各个工具。

负责任地使用

• 此 MCP 服务仅访问政府和国际组织数据库中的公开数据。
• 所有上游数据源（NOAA、GDACS、UN COMTRADE、World Bank、GBIF、FRED）均基于开放数据许可证提供。
• 风险评分是用于辅助知情决策的量化信号，并非经认证的金融或保险建议。
• 未经人工审核，请勿将自动生成的风险评分作为重大财务决策的唯一依据。
• 有关数据使用和网络抓取合法性的指南，请参阅 Apify 的指南。

❓ 常见问题

使用此 MCP 服务进行农业商品风险分析需要多少费用？ 每次工具调用（包括 compare_commodity_risks）费用为 $0.045。覆盖 10 种商品的完整每日监控工作流费用为 $0.45。Apify 免费套餐包含 $5 的月度额度（111 次免费调用）。没有订阅费或最低消费要求。 此 MCP 服务可以分析哪些大宗商品？ 任何在 UN COMTRADE 中有贸易记录、且有 FRED 价格指数的大宗商品：小麦、玉米、大豆、大米、咖啡、可可、棕榈油、糖、棉花、油菜籽、大麦、高粱等。天气分析涵盖任何可进行地理编码的种植区，从爱荷华州到塞拉多，再到乌克兰草原。

trade_dependency_analysis 中的赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）如何运作？ 模型从 COMTRADE 记录中提取各贸易伙伴在大宗商品贸易总额中的份额，将各份额平方后求和（再乘以 10,000）。HHI 低于 1,500 表示供应竞争充分且多元化。HHI 高于 2,500 表示垄断性集中，这是美国司法部采用的反垄断门槛。signals 数组会明确指出 HHI 高于 2,500 的情况。

天气数据是实时的吗？ NOAA 天气警报和 GDACS 灾害事件接近实时更新（每 15–60 分钟更新一次）。天气预报数据提供未来数日的展望。FRED 价格数据和世界银行指标的更新频率较低，分别为每月和每年更新。

这与 Bloomberg 的农业大宗商品数据有何不同？ Bloomberg 提供交易所报价的现货和期货价格，精细到每个行情变动。本 MCP 服务则利用 NOAA、GDACS、世界银行、GBIF、COMTRADE 和 FRED 等政府及国际机构的公开数据库，综合生成风险评分，为风险情报提供支持。两者互为补充：本服务适用于 AI Agent 集成和程序化监控；Bloomberg 适用于直接执行交易。费用也相差悬殊：每次调用 $0.045，而 Bloomberg 每月需 $2,000+。

我可以将此 MCP 服务用于自动交易 Agent 吗？ 可以。结构化 JSON 输出中的 verdict、compositeScore 和 recommendations 字段专为程序化使用而设计。你的 Agent 可以检查 if verdict === 'CRITICAL' or 'HIGH_RISK'，并触发对冲工作流。在自主 Agent 循环中，可设置 maxTotalChargeUsd 支出限额以控制成本。

一次典型的工具调用需要多长时间？ 大多数工具需要 30–90 秒。compare_commodity_risks 通过 Promise.all 并行运行全部 8 个数据源，通常需要 45–90 秒，具体取决于数据源的响应延迟。服务以 Apify Standby 模式运行，因此没有冷启动延迟。

pest_emergence_alert 会检测哪些害虫物种？ 模型会扫描 GBIF 科学名称，查找 10 个入侵性农业威胁关键词：蝗虫、粘虫、蛀虫、象鼻虫、蚜虫、锈病、枯萎病、镰刀菌、疫霉和粉虱。这些关键词涵盖了全球主要作物病原体和无脊椎害虫。invasiveCount 字段会告知你检测到多少个匹配物种。

我可以安排大宗商品风险监控自动运行吗？ 可以。使用 Apify Schedules 定期触发 MCP 服务（日常、每周或自定义 cron）。结合 Apify Webhooks，在风险超过特定阈值时向 Slack、电子邮件或交易系统端点发送警报。

将这些数据用于金融决策是否合法？ 所有上游数据源均为政府机构和国际组织提供的公开开放数据。根据各自的开放数据许可证，这些数据可免费用于商业用途。风险评分是分析结果，并非获许可的金融建议；对于受监管的投资决策，请咨询合格的财务顾问。关于爬取合法性的指引，请参阅 Apify 指南。 数据源返回空结果时会发生什么？ 每个子 Actor 的结果在失败时默认为空数组。评分模型旨在处理稀疏数据——缺少 COMTRADE 结果时，会生成 tradePartners: 0 和零集中度评分，而不是报错。与数据完整时相比，综合评分会更低，这可能导致风险被低估，而非高估。请检查响应中的原始数据数组，确认哪些数据源返回了结果。

food_security_vulnerability 与 compare_commodity_risks 有何不同？ food_security_vulnerability 以国家为重点：它通过查询农业 GDP 占比、食品进口贸易集中度、灾害历史和食品价格通胀，评估一个国家整体面临的食品供应冲击风险。compare_commodity_risks 以商品为重点：它从天气、病虫害、贸易和价格等维度评估特定作物的市场风险。主权风险分析请使用国家工具；供应链和交易决策请使用商品工具。

帮助我们改进

如果遇到问题，您可以在 Apify 账户中启用运行共享，帮助我们更快地调试：

1. 前往 账户设置 > 隐私
2. 启用 与公开 Actor 创建者共享运行记录

这样，当出现问题时，我们就能查看您的运行详情，从而更快地修复问题。您的数据仅对 Actor 开发者可见，不会公开。

支持

发现错误或有功能建议？请在此 Actor 页面上的 问题选项卡 中提交问题。对于定制商品监测集成或企业部署，请通过 Apify 平台联系我们。