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turnono-datacommons-mcp-server

turnono-datacommons-mcp-server

远程服务
github.com/turnono数据与分析055 周前更新
代码仓库

关于 turnono-datacommons-mcp-server

turnono-datacommons-mcp-server 通过 MCP 提供 Data Commons API 数据，面向查找统计指标和观测数据的用户。支持 HTTP 与 stdio 传输，以及多种数据格式和图表配置。

主要功能

  1. 01搜索指标和主题
  2. 02获取观测值与数据
  3. 03支持多种数据格式
  4. 04支持图表配置
  5. 05HTTP 与 stdio 传输

适用场景

  1. 01按主题查找统计指标
  2. 02获取观测数据用于分析
  3. 03通过 HTTP 或 stdio 连接

MCP 相关

该 MCP 服务提供 Data Commons API 数据访问，包括搜索指标和获取观测值的工具，并支持 HTTP 与 stdio 传输。

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://server.smithery.ai/@turnono/datacommons-mcp-server/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://server.smithery.ai/@turnono/datacommons-mcp-server/mcp需要授权

工具

详细介绍

DataCommons MCP 服务

一个用于访问 Data Commons API 数据的模型上下文协议（MCP）服务。

功能

  • 搜索指标和主题
  • 获取观测值和数据
  • 支持各种数据格式和图表配置
  • 支持 HTTP 和 stdio 传输模式

安装

使用 pip
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
使用 Docker
docker build -t datacommons-mcp .
docker run -p 8000:8000 datacommons-mcp

使用方法

CLI 命令

以 HTTP 模式启动服务：

python -m datacommons_mcp.cli serve http --host 0.0.0.0 --port 8000

以 stdio 模式启动服务：

python -m datacommons_mcp.cli serve stdio
环境变量
  • GOOGLE_API_KEY：用于访问 Data Commons 的 Google API 密钥

开发

安装开发依赖：

pip install -e ".[dev]"

运行测试：

pytest

格式化代码：

black .
isort .

许可证

MIT 许可证

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。