mcpField
A
agrobr

agrobr

本地服务
github.com/bruno-portfolio商业与营销293 周前更新

关于 agrobr

agrobr-mcp 为需要巴西农业数据的 LLM 提供 MCP 服务,数据来自 10 个公共来源。它覆盖价格、作物、气候和环境等领域,并将数据处理交由 agrobr 库完成。

主要功能

  1. 01查询农产品现货与期货价格
  2. 02获取作物估算和历史产量
  3. 03查看种植与收获进度
  4. 04查询气候及畜牧数据
  5. 05检索毁林与火点数据
  6. 06检查数据源状态

适用场景

  1. 01按州查询大豆或玉米作物估算
  2. 02研究农产品价格和出口变化
  3. 03查看巴西各地区气候数据
  4. 04按生物群系查询毁林与火点

MCP 相关

MCP 服务向 MCP 客户端公开 14 个工具,用于查询巴西农业价格、作物、气候、毁林等数据,并检查数据源状态。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"bruno-portfolio-agrobr": {
"command": "uvx",
"args": [
"agrobr-mcp"
]
}
}
}
启动命令uvx agrobr-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypiagrobr-mcp0.2.0

工具

14

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
diasinteger否
produtostring是

详细介绍

agrobr-mcp

PyPI Tests License: MIT Python 3.11+

为大模型提供实时巴西农业数据访问的 MCP 服务——可通过 agrobr 从 10 个公共来源获取价格、作物估算、气候、森林砍伐等数据。

演示


安装

0.2.0 版本需要 agrobr >=2.0.0,<3 和 MCP Python SDK >=2.0.0,<3。

pip install agrobr-mcp

设置

Claude Desktop

添加到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "agrobr": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "agrobr_mcp"]
    }
  }
}
Cursor

设置 > MCP 服务 > 添加:

{
  "agrobr": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "agrobr_mcp"]
  }
}
Claude Code
claude mcp add agrobr python -- -m agrobr_mcp

如果上述操作因 -m 标志解析失败,请创建一个包装脚本:

Linux/macOS: echo 'python -m agrobr_mcp' > run.sh && chmod +x run.sh && claude mcp add agrobr ./run.sh

Windows: echo python -m agrobr_mcp > run.bat && claude mcp add agrobr run.bat

Docker
docker build -t agrobr-mcp .
docker run --rm -i agrobr-mcp

添加到 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "agrobr": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "agrobr-mcp"]
    }
  }
}

工具

开箱即用的 14 个工具:

价格与市场
工具描述
preco_diario农产品每日现货价格(CEPEA/ESALQ)
futuros_b3B3 交易所农产品期货每日结算价格(默认采用最新发布的交易时段)
exportacao按月份、产品和原产州汇总的农产品出口数据(Comex Stat;备用数据源为 ABIOVE)
生产与作物
工具描述
estimativa_safra按州查询作物估算,默认采用最新的有数据的种植季(CONAB/IBGE)
producao_anual按州查询历史年度产量(IBGE PAM)
balanco供需平衡——库存、消费、出口(CONAB)
progresso_safra按州查询每周播种和收获进度(CONAB)
serie_historica_safra按种植季查询历史作物系列数据——面积、产量、单产;默认查询最近 10 年(CONAB)
rebanho按州查询牲畜存栏量和动物产品,默认采用最新发布的年份(IBGE PPM)
气候与环境
工具描述
clima按州查询气候数据——温度、降水、辐射(NASA POWER)
desmatamento按生物群落查询森林砍伐多边形(前一个日历年的 PRODES;若无数据,则再回退一年)和预警(DETER,最近 15 天),可选按年份和州筛选,最多 2,000 条记录(INPE)
queimadas按市镇和生物群落查询一天内的火点,参考卫星(INPE)
元信息
工具描述
listar_produtos列出各工具的有效产品
health_check检查所有数据源的状态

示例查询

"Qual o preço da soja nos últimos 5 dias?"
"Estimativa de safra de milho por estado"
"Progresso da colheita de soja"
"Dados de desmatamento na Amazônia"
"Quais produtos estão disponíveis?"

工作原理

User (natural language)
    │
MCP Client (Claude Desktop / Cursor / Claude Code)
    │
agrobr-mcp (this server — thin layer, text formatting)
    │
agrobr library (data collection, parsing, caching)
    │
19 public APIs (CEPEA, CONAB, IBGE, INPE, B3, NASA POWER…)

agrobr-mcp 是一个轻量包装器。所有数据逻辑都在 agrobr 库中。


开发

git clone https://github.com/bruno-portfolio/agrobr-mcp.git
cd agrobr-mcp
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest tests/ -m "not integration" -v

# Lint
ruff check src/ tests/
ruff format src/ tests/

许可证

MIT


PT-BR

什么是 agrobr-mcp?

为大模型提供实时巴西农业数据访问的 MCP 服务。价格、种植季、气候、森林砍伐等数据,均来自 CEPEA、CONAB、IBGE、INPE 和 B3 等公共来源。

安装

0.2.0 版本需要 agrobr >=2.0.0,<3 和 MCP Python SDK >=2.0.0,<3。

pip install agrobr-mcp
配置

按照上述说明,将其添加到你的 MCP 客户端(Claude Desktop、Cursor 或 Claude Code)。

Docker
docker build -t agrobr-mcp .
docker run --rm -i agrobr-mcp
14 个可用工具
  • preco_diario — 农产品现货价格(CEPEA/ESALQ)
  • futuros_b3 — B3 农产品期货每日结算价(默认使用最新发布的交易日数据)
  • exportacao — 按产品和原产州汇总的月度农产品出口(Comex Stat;备用数据源为 ABIOVE)
  • estimativa_safra — 按州划分的作物产量估算(默认使用有数据的最新收成季;CONAB/IBGE)
  • producao_anual — 按州划分的历史产量(IBGE PAM)
  • balanco — 供需平衡表(CONAB)
  • progresso_safra — 每周播种和收获进度(CONAB)
  • serie_historica_safra — 按收成季划分的历史序列:面积、产量和单产;默认显示最近 10 年(CONAB)
  • rebanho — 按州划分的畜群和畜牧业产量(默认使用最新发布年份;IBGE PPM)
  • clima — 按州划分的气候数据(NASA POWER)
  • desmatamento — 按生物群系提供毁林多边形(PRODES,使用当前年份的上一年;若无数据则再往前一年)和预警(DETER,最近 15 天),可选按年份和州筛选,最多 2,000 条记录(INPE)
  • queimadas — 按市镇和生物群系划分的一日热点,参考卫星(INPE)
  • listar_produtos — 按工具列出有效产品
  • health_check — 数据源状态
链接

mcp-name: io.github.bruno-portfolio/agrobr

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。