warn-mcp

warn-mcp — 作为 MCP 服务的美国裁员数据（WARN 法案）

61,428 份大规模裁员通知 · 48 个州 · 1988 年至今 · 每天早晨重新构建 · 无需 API 密钥 · 零依赖。

美国各州都会发布雇主必须根据 WARN 法案 提交的裁员通知，但各州的发布方式各不相同——有的是网页，有的是一堆 PDF， 还有的是搜索表单。WARN Feed 每天抓取全部 48 个州的数据，并将其规范化为统一的架构。这个项目将该 数据集接入了 Model Context Protocol， 这样 Claude、Cursor、Continue 或你自己的 Agent 就可以提出以下问题：

“Starbucks 今年提交过 WARN 通知吗？涉及哪些州？” “德克萨斯州过去两周宣布了哪些裁员？” “2026 年受影响员工人数最多的是哪个州？” “本周有没有机构悄悄更改或删除通知？”

安装

无需构建，也无需安装到 Python 环境中——该服务仅使用标准库。

**Claude Desktop——一个文件，无需终端：**下载 warn-mcp.mcpb， 并将其拖到 Claude Desktop 的“Settings → Extensions”窗口中。该打包文件 包含此仓库的服务和一个清单；它只需要你的 PATH 中有 python3， 除此之外无需任何东西。同一个文件也作为 io.github.APProj/warn-mcp 的 可安装软件包，列在 MCP registry 中。

Claude Desktop / Claude Code / 任何读取 mcpServers 配置块的客户端：

{
  "mcpServers": {
    "warn": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/APVentureEngine/warn-mcp", "warn-mcp"]
    }
  }
}

Claude Code，只需一行：

claude mcp add warn -- uvx --from git+https://github.com/APVentureEngine/warn-mcp warn-mcp

没有 uv？克隆并使用纯 Python 运行：

git clone https://github.com/APVentureEngine/warn-mcp && cd warn-mcp
python3 -m warn_mcp.server --selftest    # exercises every tool against live data

{
  "mcpServers": {
    "warn": { "command": "python3", "args": ["-m", "warn_mcp.server"], "cwd": "/path/to/warn-mcp" }
  }
}

托管版：一个 URL，无需安装（ChatGPT / Claude.ai 连接器、n8n、任何远程客户端）

如果你的客户端需要远程 MCP 服务，而不是子进程，请将其指向：

https://mQpACuIiQcnwK93JY.apify.actor/mcp        (Streamable HTTP)

同样的六个工具、同样每天重新构建的数据、同样的代码。需要如实说明的是： 托管方（Apify）要求使用调用方自己的 API 令牌，因为计算费用会计入调用方的 账户。创建一个免费的 Apify 账户，复制你的令牌，并将其作为 Authorization: Bearer <your-apify-token> 发送。 我们不收费、不查看，也不存储有关你查询的任何信息。 如果你的客户端支持 stdio，上面的 .mcpb 打包文件完全不需要令牌， 是更好的选择。

claude mcp add --transport http warn https://mQpACuIiQcnwK93JY.apify.actor/mcp \
  --header "Authorization: Bearer <your-apify-token>"

此端点也作为 io.github.APProj/warn-mcp 的 remotes 条目，列在 官方 MCP registry 中。

或者通过 HTTP 运行（Streamable HTTP 传输）

同样的六个工具、同样的实现，通过 MCP 的 Streamable HTTP 传输而非 stdio 提供服务——适用于需要 URL 而不是子进程的客户端，也适用于在你自己的团队中 部署一个共享实例：

docker build -t warn-mcp . && docker run -p 8080:8080 warn-mcp
# -> http://localhost:8080/mcp   (and a short human page at http://localhost:8080/)
claude mcp add --transport http warn http://localhost:8080/mcp

没有 Docker？python3 http/app.py 也能实现相同功能——和这里的其他内容一样， 它仅使用标准库。PORT 用于选择端口，/healthz 返回 {"ok":true}， 服务无状态，因此你可以在任何负载均衡器后运行任意数量的副本。

此服务有意不设密钥：底层数据是公开的，只读的；服务不保留会话状态， 也不存储任何调用方的信息。不要在其公开部署版本上添加身份验证， 然后将其宣传为本服务。

工具

工具	可回答的问题
search_layoff_notices	在整个档案中按雇主、州、日期范围和最低人数进行搜索。返回匹配的通知数量、受影响员工总数以及最新的匹配结果。
latest_layoff_notices	按最新优先展示约 14 天内新发布通知的滚动动态，可选指定一个州。
employer_layoff_history	查询一家雇主自 1988 年以来的完整 WARN 记录——通知、受影响员工、曾提交过通知的所有州、首次和最近一次动态。
state_layoff_totals	按月统计通知数量和受影响员工：可查看各州的全国排名，也可查看某个州逐月的序列。
agency_revisions	数据集自身的变更日志：对连续的每日构建进行字段级差异比较——amended 字段（人数、日期、地点等）、row_absent 通知、row_returned 通知，并为每项标注通过机械方式确定的 cause_class。记录观察到的情况，而非原因。
dataset_status	最近重建时间、标记为过时的州、许可证和原始端点——引用数字前请先调用。

每个答案都包含 as_of 和 source，因为没有日期和来源说明的裁员数字不值得转述。如果数据不如表面看起来那么可靠，工具会在 caveat 字段中说明，而不是让模型擅自取整：只有在机构公布人数时才会统计员工人数；雇主名称按可审计的规则表进行规范化，而非与企业注册信息关联；修订日志中的 row_absent 表示机构不再发布某条通知，而不是裁员已取消。

为什么要用 MCP 服务，而不只是 CSV

CSV 就在那里，而且是免费的——拿去用吧。 此服务适用于模型需要从 9 MB 文件中找出一个具体答案的情况：工具会在本地进行筛选和计算，因此 Agent 只需花费几百个 token，而不是占用一个上下文窗口，并且答案会附带数据新鲜度标记。

agency_revisions 是你无法从任何单份数据副本中还原的部分。州机构编辑自己的 WARN 页面时不会留下变更日志，因此，今天获取的镜像就是今天的事实。WARN Feed 会对比昨天和今天的构建，并保留字段级日志——自 2026-08-31 以来记录了 638 项变更，其中包括 274 条不再显示的通知。每个回答都会如实说明一项注意事项：记录的变更可能是机构修订或撤回通知所致，也可能是本项目改进了解析器所致；日志不会猜测具体原因——cause_class 只标记能够通过机械方式区分的情况（field_populated、field_cleared、format_only、value_changed、unknown）。

缓存与网络

工具通过 HTTPS 读取免费的公开 WARN Feed 端点，并将数据缓存到磁盘（~/.cache/warn-mcp，可通过 WARN_MCP_CACHE 覆盖），同时使用 ETag 重新验证。因此，连续调用十次工具，每个文件每小时最多只会发起一次请求（WARN_MCP_TTL，单位为秒）。如果网络中断且存在缓存副本，系统会提供缓存副本，其自身的 as_of 会告知你数据有多旧。

无需密钥、无需注册、没有速率限制，也没有遥测——此服务不会向任何地方发送数据，除了对公开文件发起普通 GET 请求。

数据、许可证与署名

数据根据各州官方 WARN 公告汇编，并以 CC BY 4.0 许可发布——请注明“WARN Feed”并附上链接。此服务的代码采用 MIT 许可。 与任何州机构或美国劳工部均无关联；各州机构自行发布的信息才是权威来源，且偶尔会修订（参见 agency_revisions）。

• 数据集仓库：https://github.com/APVentureEngine/warn-act-notices
• 原始 HTTP API 和各州文件：https://approjects-warn-act-notices.static.hf.space/api.html
• Hugging Face：https://huggingface.co/datasets/APProjects/us-warn-act-layoffs-notices-daily

唯一付费项目

以上所有内容均免费，而且会一直免费。如果你需要主动接收通知——将自己的雇主列表与每次每日更新进行比对，并推送到私人提醒页面、日历订阅源，或你指定供 Slack、Discord 或 Teams 使用的私人 RSS 订阅源——可以使用 WARN Watch，每年 49 美元，提供 30 天免费试用，无需提供银行卡信息。这是这里唯一收费的项目。

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