Demand Forecasting

Name: Demand Forecasting
Author: saifs.ai

远程服务

saifs.ai商业与营销16 天前更新

代码仓库访问官网

关于 Demand Forecasting

通过销售历史预测产品需求的远程 MCP 服务，也可按地区或渠道细分。它通过回测选择模型，并可为较大文件提供本地处理脚本。

主要功能

01按日、周或月预测
02可按地区和渠道细分
03为每项预测提供区间
04根据回测选择模型
05为大文件提供本地预测脚本

适用场景

01依据交货期需求规划订货
02预测缓慢或间歇性动销商品
03查看带不确定性范围的需求预期

MCP 相关

通过远程 Streamable HTTP MCP 服务提供需求预测工具，并支持 OAuth 2.1 登录。处理较大文件时，可返回 Python 脚本在本地预测。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。

服务地址https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp

一键复制安装命令

Claude CodeTerminalclaude mcp add --transport http ai-saifs-demand-forecasting https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp

Cursor.cursor/mcp.json{"mcpServers":{"ai-saifs-demand-forecasting":{"type":"http","url":"https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp"}}}在 Cursor 中打开

VS Code.vscode/mcp.json{"servers":{"ai-saifs-demand-forecasting":{"type":"http","url":"https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp"}}}在 VS Code 中打开

Claude Desktopclaude_desktop_config.json{"mcpServers":{"ai-saifs-demand-forecasting":{"type":"http","url":"https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp"}}}

Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json{"mcpServers":{"ai-saifs-demand-forecasting":{"serverUrl":"https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp"}}}

命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

需求预测

根据销售历史记录预测各产品的需求（也可按地区或渠道预测），支持按日、周或月预测，并为每个数字提供范围。它通过回测选出拟合效果最佳的模型，处理销售缓慢和间歇性波动的产品（Croston/SBA），在历史数据过短时拒绝猜测，并将交付周期需求交给 Inventory Intelligence & Optimizer 服务计算安全库存。可读取列名各异的 Excel、Tally 和 CSV 导出文件。


注册表名称	`ai.saifs/demand-forecasting`
端点	`https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp`
传输方式	Streamable HTTP（远程，无需安装）
身份验证	OAuth 2.1 — PKCE（S256）和动态客户端注册；客户端首次使用时会打开登录页面
发布者	SAIFS AI

安装

VS Code / GitHub Copilot

添加到 .vscode/mcp.json（工作区）或用户级 mcp.json：

{
  "servers": {
    "saifs-demand-forecasting": {
      "type": "http",
      "url": "https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp"
    }
  }
}

然后从 MCP 视图启动服务，并按提示登录。

Claude（claude.ai、Desktop）

设置 → 连接器 → 添加自定义连接器，然后粘贴：

https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http saifs-demand-forecasting https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp

其他 MCP 客户端

使用 Streamable HTTP 传输方式连接到 https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp。服务会返回带有 WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… 挑战的 401 响应，因此支持 OAuth 的客户端会自动登录。

工具

工具	功能
`demand_forecaster`	根据销售行（日期 + 数量即可；SKU、地区、渠道和交付周期均为可选）预测最多约 200 种产品、2,500 行数据的需求。返回带预测区间的预测结果、选定的模型及其回测得分，以及用于补货的交付周期需求。
`demand_forecaster_get_engine`	对于较大的销售文件，返回可运行的 Python 脚本，可在本地生成相同的预测结果，因此数据不会离开用户的计算机。