Energy Transition Intelligence

能源转型智能 MCP 服务

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快速开始

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

{
  "mcpServers": {
    "energy-transition-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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为 AI Agent 提供能源转型情报——此 MCP 服务让任何大模型客户端都能访问 7 个实时数据源和 4 种评分模型，涵盖能源转型准备度、电网压力预测、搁浅资产风险和电动汽车基础设施缺口分析。专为需要结构化、量化情报而非原始数据的能源投资者、电网运营商、气候融资团队、公用事业分析师和电动汽车基础设施规划者打造。

此服务在 Apify 的基础设施上以持久待机模式运行，因此你的 AI 客户端只需连接一次，即可即时获得工具响应，无需冷启动。7 个工具各自并行查询真实的政府和开放数据 API，通过专用评分算法处理结果，并在一次工具调用中返回包含评分、等级、信号和原始证据的结构化 JSON 对象。

可以访问哪些数据？

数据点	来源	示例值
📊 美国按燃料类型划分的发电量	EIA Energy Data	太阳能：127,000 GWh（2024 年 Q1）
📊 美国能源消耗和需求序列	EIA Energy Data	零售需求：342 TWh
⚡ 英国电网碳强度（近实时）	UK Carbon Intensity API	183 gCO2/kWh（实时）
⚡ 碳强度预测（未来 48 小时）	UK Carbon Intensity API	预测：142 gCO2/kWh
🔌 电动汽车充电站位置和规格	Open Charge Map	847 个充电站，312 个直流快充站
🔌 充电器功率等级和连接器类型	Open Charge Map	3 级：150kW CCS
💰 WTI 原油和天然气现货价格	FRED Economic Data	WTI：$72.40/桶
💰 能源相关经济指标	FRED Economic Data	DHHNGSP：$2.18/MMBtu
🌤 按地点提供的多日天气预报	Weather Forecast API	预报 38°C——需求激增
🌤 风速和风暴风险指标	Weather Forecast API	风速：2.1 m/s——发电量低
📋 联邦公报中的能源规则和公告	Federal Register	DOE 清洁能源规则（最终版）
📋 EPA、FERC、DOE 拟议法规	Federal Register	甲烷规则：2024 年提议
🛢 英国北海油气许可证	NSTA Oil & Gas Licenses	14 个有效勘探许可证

为什么使用 Energy Transition Intelligence MCP？

从头构建能源市场情报，意味着要整合 7 个不同的 API、统一不兼容的数据格式、编写评分逻辑，并在 API 变更时持续维护。分析师手动跨多个地区完成这些工作，每次评估都要花上几天。订阅 Wood Mackenzie 或 BloombergNEF 等商业能源数据平台，获取类似覆盖范围的费用每年高达 $20,000–80,000。

此 MCP 可自动完成整个流程。你的 AI Agent 调用一个工具，服务通过 Promise.allSettled 并行请求所有相关数据源（因此一个响应缓慢的 API 也不会阻塞其他 API），几秒内即可返回经过评分和评级、附有信号注释的响应。

• 定时运行 — 按周或按月监测转型准备度，跟踪各地区的长期进展
• API 访问 — 通过 Python、JavaScript、Claude Desktop、Cursor 或任何兼容 MCP 的客户端调用任意工具
• 并行数据收集 — 同时查询全部 7 个数据源，而非依次查询，以尽可能降低延迟
• 监控 — 电网压力评估触发 WARNING 或 EMERGENCY 等级时，通过 Slack 或电子邮件接收提醒
• 集成 — 通过 webhook 将结果连接到 Zapier、Make、Google Sheets 或你自己的投资平台

功能

• 4 种量化评分模型 — 转型准备度（0-100）、电网压力（0-100）、搁浅资产风险（0-100）和电动汽车基础设施缺口（0-100），每个子项的分值分配均有明确说明
• 综合转型评级（A-F） — 加权综合评分：准备度 30% + 反向电网压力 20% + 反向搁浅资产风险 25% + 反向电动汽车缺口 25%，为每个地区生成一个字母评级
• 5 级准备度分类 — 根据评分阈值划分为 LAGGING / EARLY / DEVELOPING / ADVANCED / LEADER
• 电网压力等级分类 — NORMAL / WATCH / ADVISORY / WARNING / EMERGENCY，根据当前天气、一天中的时段（加权计算 UTC 14:00-19:00 的高峰时段）和季节性需求周期动态更新
• 碳强度基准评估 — 根据英国国家电网平均值校准评分（优秀 < 100 gCO2/kWh，平均约 200，较差 > 300），并检测启用调峰电厂的情况（350+ gCO2/kWh）
• 搁浅资产风险模型 — 交叉参照现行 NSTA 化石燃料许可证、EIA 发电燃料结构（煤炭、天然气、石油占比）、《联邦公报》监管收紧信号和大宗商品价格压力（WTI 低于 $50/桶，天然气低于 $2.50/MMBtu）
• 电动汽车基础设施缺口分类 — 根据充电桩数量、直流快速充电桩比例、电网容量余量和电动汽车普及压力，划分为 ADEQUATE / DEVELOPING / UNDERSERVED / SPARSE / DESERT
• 监管信号解析 — 扫描《联邦公报》标题，查找支持性关键词（清洁能源、可再生能源、电动汽车、减排）和限制性关键词（回滚、废除、放松监管），以计算净监管支持评分
• 前景判定 — 根据准备度评分、电网压力等级和搁浅资产敞口的综合结果，判定为 ACCELERATING / ON_TRACK / STALLING / REGRESSING
• 发掘机遇与风险 — 每项评估都会生成按优先级排列的具体投资机遇和转型风险清单，并提供量化阈值
• 强制执行支出限额 — 每次工具调用都会在运行前检查 Actor.charge()，若达到单次运行预算，则返回明确的错误信息
• 待机模式部署 — 服务在 Apify 上持续运行，消除 AI Agent 工作流的冷启动延迟
• 7 个并行数据源 — 每次工具调用都会同时调度 EIA、UK Carbon Intensity、Open Charge Map、FRED、Weather Forecast、Federal Register 和 NSTA

能源转型情报的用例

能源投资与投资组合分析

能源投资者和资产管理者在承诺投资可再生能源开发项目之前，需要比较备选市场的转型准备度。assess_transition_readiness 工具可在数秒内返回任意地区可再生能源发电占比、监管支持程度和电动汽车基础设施密度的评分快照。配合使用 evaluate_stranded_asset_risk，可识别化石燃料竞争者面临加速减值时间表的市场。

电网可靠性规划与运营

公用事业运营商和电网运营商可结合 48-72 小时天气预报，使用 predict_grid_stress 预测极端高温或严寒何时会推高需求、低风速何时会降低发电能力，以及调峰电厂何时可能启用。该工具结合当前天气预报、EIA 供需平衡和实时碳强度，生成压力等级（从 NORMAL 到 EMERGENCY）及具体触发信号，可用于调度规划和可靠性报告。

气候金融与 ESG 尽职调查

在进行投资组合审查时，ESG 分析师和气候金融团队需要量化化石燃料持仓的搁浅资产风险。evaluate_stranded_asset_risk 工具会显示活跃的油气许可证、发电燃料结构（煤炭和天然气占总发电量的比例）、《联邦公报》公布的监管收紧趋势，以及来自 FRED 原油和天然气价格的商品价格压力信号。结果为 0-100 风险指数，并按从「极低」到「严重」的等级分类。

电动汽车充电网络扩展规划

基础设施开发商和充电点运营商在识别服务不足的市场时，可使用 analyze_ev_infrastructure_gaps 比较任意城市或走廊的充电桩密度与电动汽车普及压力。该工具将市场划分为从「充足」到「荒漠」的等级，并报告充电桩总数、直流快充桩数量、快充桩比例和电网容量余量，直接为选址决策提供支持。

碳排放报告与趋势追踪

追踪范围 2 排放并展示脱钩进展的可持续发展团队，可使用 track_carbon_trajectory 获取电网碳强度数据，将其与发电结构变化相关联，并通过 FRED GDP 和排放序列呈现经济脱钩信号。输出包括平均碳强度（gCO2/kWh）、数据点数量，以及供下游分析使用的完整时间序列数组。

能源监管情报

监测能源监管环境的政策分析师、游说人员和合规团队，可使用 monitor_energy_regulation 按主题和可选地理范围查询《联邦公报》刊载内容。该工具会按类型对检索到的文件进行分类（拟议规则、最终规则、通知），按类别统计数量，并返回完整文件记录，帮助在新兴政策变化影响市场前及时发现相关动向。

如何使用能源转型情报工具

1. 连接 MCP 客户端 — 按照下方所示的配置，将服务器 URL https://energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp 添加到 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 或任何兼容 MCP 的客户端。
2. 选择工具 — 请 AI 客户端「评估德克萨斯州风能的转型准备情况」或「为英国生成能源转型简报」。客户端会自动选择并调用相应工具。
3. 服务器在数秒内运行 — 并行查询会同时从最多 7 个来源获取实时数据。大多数工具会在 15-30 秒内完成。generate_energy_transition_brief 工具（全部 7 个来源）通常需要 30-60 秒。
4. 查看评分结果 — AI 客户端会收到结构化 JSON，其中包含数值评分、字母等级、风险级别名称以及具体信号字符串列表，可直接引用、总结或导出。

MCP 工具

工具	价格	数据来源	描述
assess_transition_readiness	$0.045	EIA、Carbon、EV、《联邦公报》、NSTA	转型准备度评分（0-100）+ 准备度级别 + 可再生能源占比 + 信号
predict_grid_stress	$0.045	Weather、EIA、Carbon Intensity	电网压力评分（0-100）+ 压力级别 + 未来 48-72 小时预测信号
evaluate_stranded_asset_risk	$0.045	NSTA、EIA、FRED、《联邦公报》	搁浅资产风险指数（0-100）+ 风险级别 + 化石燃料许可证数量
analyze_ev_infrastructure_gaps	$0.045	Open Charge Map、EIA、FRED	电动汽车缺口评分（0-100）+ 缺口级别 + 充电桩数量 + 快充桩比例
track_carbon_trajectory	$0.045	Carbon Intensity、EIA、FRED	平均碳强度 + 数据点 + 完整时间序列数组
monitor_energy_regulation	$0.045	《联邦公报》	按类型统计规则数量（拟议规则/最终规则/通知）+ 完整文件记录
generate_energy_transition_brief	$0.045	全部 7 个来源	综合等级（A-F）+ 展望 + 全部 4 项评分 + 机遇 + 风险

工具参数

工具	参数	类型	必填	描述
assess_transition_readiness	region	string	是	地区、州或国家名称
assess_transition_readiness	energyType	string	否	要重点关注的特定能源类型（太阳能、风能等）
predict_grid_stress	region	string	是	地区或电网区域名称
predict_grid_stress	lat	number	否	用于精确查询天气的纬度
predict_grid_stress	lon	number	否	用于精确查询天气的经度
evaluate_stranded_asset_risk	region	string	是	地区、盆地或公司名称
evaluate_stranded_asset_risk	assetType	string	否	资产类型：石油、天然气或煤炭
analyze_ev_infrastructure_gaps	location	string	是	城市、地区或走廊名称
analyze_ev_infrastructure_gaps	radius	number	否	搜索半径，单位为 km
track_carbon_trajectory	region	string	是	地区或国家名称
monitor_energy_regulation	topic	string	是	监管主题（碳定价、可再生能源标准、甲烷）
monitor_energy_regulation	region	string	否	监管搜索的地理范围
generate_energy_transition_brief	region	string	是	地区、州或国家
generate_energy_transition_brief	energyFocus	string	否	要重点关注的特定能源领域

如何连接此 MCP 服务

Claude Desktop

添加到你的 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "energy-transition": {
      "url": "https://energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

添加到你的 MCP 设置中：

{
  "energy-transition-intelligence": {
    "url": "https://energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    }
  }
}

直接通过 HTTP（cURL）

curl -X POST "https://energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "assess_transition_readiness",
      "arguments": {
        "region": "California",
        "energyType": "solar"
      }
    },
    "id": 1
  }'

Python（通过 MCP 客户端库）

import asyncio
from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client

async def assess_region(region: str):
    async with streamablehttp_client(
        "https://energy-transition-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"}
    ) as (read, write, _):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            result = await session.call_tool(
                "generate_energy_transition_brief",
                arguments={"region": region}
            )
            print(result.content[0].text)

asyncio.run(assess_region("Texas"))

输出示例

generate_energy_transition_brief 工具会返回一个全面的结构化对象。以下是一个能源转型处于中期阶段的地区的典型输出：

{
  "region": "Texas",
  "compositeScore": 54,
  "transitionGrade": "C",
  "outlook": "ON_TRACK",
  "transitionReadiness": {
    "score": 61,
    "renewableShare": 34.2,
    "carbonIntensity": 218,
    "evChargers": 11,
    "regulatorySupport": 4,
    "readinessLevel": "ADVANCED",
    "signals": [
      "34% renewable generation — above average transition progress",
      "Average carbon intensity 218 gCO2/kWh",
      "11 EV charging stations found — growing infrastructure",
      "4 supportive energy regulations in Federal Register"
    ]
  },
  "gridStress": {
    "score": 47,
    "weatherRisk": 20,
    "demandPressure": 20,
    "supplyConstraints": 7,
    "stressLevel": "ADVISORY",
    "signals": [
      "Extreme heat forecast (37°C) — peak cooling demand expected",
      "Grid utilization at 87% — approaching capacity limits"
    ]
  },
  "strandedAssets": {
    "score": 38,
    "fossilLicenses": 7,
    "regulatoryPressure": 9,
    "decarbonizationRate": 42,
    "riskLevel": "MODERATE",
    "signals": [
      "7 fossil fuel licenses at risk of becoming stranded assets",
      "58% fossil fuel generation — high transition stranding exposure"
    ]
  },
  "evInfrastructure": {
    "score": 52,
    "totalChargers": 11,
    "fastChargers": 3,
    "chargerDensity": 11,
    "gapLevel": "UNDERSERVED",
    "signals": [
      "Only 27% fast chargers — slow charging dominates"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "34% renewable generation — above average transition progress",
    "Average carbon intensity 218 gCO2/kWh",
    "11 EV charging stations found — growing infrastructure",
    "4 supportive energy regulations in Federal Register",
    "Extreme heat forecast (37°C) — peak cooling demand expected",
    "Grid utilization at 87% — approaching capacity limits",
    "7 fossil fuel licenses at risk of becoming stranded assets",
    "Only 27% fast chargers — slow charging dominates"
  ],
  "opportunities": [
    "EV charging infrastructure gap — UNDERSERVED market for new installations",
    "Grid stability allows accelerated renewable integration"
  ],
  "risks": [
    "7 active fossil licenses — stranded asset write-downs expected"
  ]
}

输出字段

字段	类型	描述
region	string	输入的区域名称
compositeScore	number	加权综合得分，范围为 0-100（越高表示转型位置越好）
transitionGrade	string	字母等级 A/B/C/D/F
outlook	string	ACCELERATING / ON_TRACK / STALLING / REGRESSING
transitionReadiness.score	number	准备度得分，范围为 0-100（可再生能源 30 分 + 碳 25 分 + 电动汽车 25 分 + 监管 20 分）
transitionReadiness.renewableShare	number	可再生能源发电量占总发电量的百分比（保留一位小数）
transitionReadiness.carbonIntensity	number	平均电网碳强度，单位为 gCO2/kWh
transitionReadiness.evChargers	number	在该区域找到的电动汽车充电站数量
transitionReadiness.regulatorySupport	number	支持性《联邦公报》能源法规的数量
transitionReadiness.readinessLevel	string	LAGGING / EARLY / DEVELOPING / ADVANCED / LEADER
transitionReadiness.signals	string[]	包含具体数值的易读信号字符串
gridStress.score	number	压力得分，范围为 0-100（越高表示风险越大）
gridStress.weatherRisk	number	天气驱动的需求风险子得分（最高 35 分）
gridStress.demandPressure	number	供需平衡子得分（最高 30 分）
gridStress.supplyConstraints	number	碳强度 / 调峰电源启用子得分（最高 20 分）
gridStress.stressLevel	string	NORMAL / WATCH / ADVISORY / WARNING / EMERGENCY
gridStress.signals	string[]	具体的天气、需求和碳强度触发信号
strandedAssets.score	number	搁浅资产风险，范围为 0-100（越高表示风险敞口越大）
strandedAssets.fossilLicenses	number	找到的有效油气许可证数量
strandedAssets.regulatoryPressure	number	累计监管收紧得分
strandedAssets.decarbonizationRate	number	非化石能源发电量占比
strandedAssets.riskLevel	string	MINIMAL / LOW / MODERATE / HIGH / CRITICAL
evInfrastructure.score	number	缺口得分，范围为 0-100（越高表示缺口越大 / 服务不足越严重）
evInfrastructure.totalChargers	number	找到的电动汽车充电站总数
evInfrastructure.fastChargers	number	直流快充充电桩数量（50kW 及以上）
evInfrastructure.chargerDensity	number	每个搜索区域的充电桩数量
evInfrastructure.gapLevel	string	ADEQUATE / DEVELOPING / UNDERSERVED / SPARSE / DESERT
allSignals	string[]	汇总 4 个评分模型的信号
opportunities	string[]	已识别的投资和部署机会
risks	string[]	已识别的转型风险及量化阈值

能源转型情报的费用是多少？

此 MCP 采用按事件付费定价——每次工具调用收费 $0.045。费用包含平台计算成本。无需订阅、无需月费，也没有最低承诺。

场景	工具调用次数	单次调用费用	总费用
快速测试——单个区域准备度	1	$0.045	$0.045
区域电网压力 + 准备度	2	$0.045	$0.09
完整转型简报（一个区域）	1	$0.045	$0.045
对比 5 个区域（转型简报）	5	$0.045	$0.225
每周监测——每月 20 个区域	20	$0.045	$0.90

你可以为每次运行设置最高支出限额来控制费用。达到单次运行预算时，服务会返回清晰的错误消息，而不会继续收费。

Apify 免费套餐每月包含价值 $5 的平台额度——足以让你每月免费调用工具 100 次以上。相比之下，Wood Mackenzie 或 BloombergNEF 等商业能源数据平台提供类似市场情报覆盖范围的服务，年费起步为 $20,000-80,000。

Energy Transition Intelligence MCP 的工作原理

数据采集：并行 Actor 调度

调用工具时，runActorsParallel() 会使用 Promise.allSettled，向 7 个 Apify Actor 中的相关子集同时发出请求。这意味着某个数据源响应缓慢或不可用（例如 NSTA API 正在维护）不会阻止其他 5–6 个数据源完成请求。失败的 Actor 会返回空数组，评分函数则使用默认回退值，妥善处理缺失数据。每个底层 Actor 使用 256MB 内存，超时时间为 120 秒。

这 7 个 Actor 及其数据职责：

• EIA Energy Data（uY5GBLNv5fxQ2j1Yw）——发电结构、燃料类型、需求序列、容量
• Carbon Intensity（DT935ATvR9Fe7Jaqv）——英国电网碳强度（实时 + 预测）、intensity、actual、forecast 字段
• Open Charge Map（PMfpkCw1ysFSTcx0D）——电动汽车充电桩记录，包含 power_kw、maxPowerKW、level、connection_type
• FRED Economic Data（gz0VOFSLZkFwhqOS8）——DCOILWTICO（WTI 原油）、DHHNGSP（天然气）、碳价序列
• Weather Forecast（TpfQHy4R1EZT3ZqOp）——每个预测时段的 temperature、wind_speed、condition
• Federal Register（8bZkbWKlXQrDq0ZgK）——来自 DOE、EPA、FERC 的规则 title、type（拟议／最终／通知）
• NSTA Oil & Gas Licenses（hcRLmf3C0wGmaEcnd）——每次查询的有效许可证记录

评分：四个独立模型

转型准备度评分（0–100）： 可再生能源发电占比最高贡献 30 分（按比例计算：可再生能源占比达到 75% 即得满分 30）。碳强度最高贡献 25 分（≤100 gCO2/kWh 得 25 分，≤200 得 18 分，≤300 得 10 分，>300 得 3 分）。电动汽车充电站数量最高贡献 25 分（每个充电站 2 分，最高 25 分）。有利的监管环境最高贡献 20 分（每项净支持性法规得 4 分）。有效化石燃料许可证会产生最高 15 分的扣分（每张许可证扣 2 分）。

电网压力预测评分（0–100）： 极端天气最高贡献 35 分——气温高于 35°C 加 8 分，低于 -5°C 加 8 分，风暴天气加 10 分，风速低于 3 m/s 时每个时段加 3 分。来自 EIA 的供需平衡数据根据利用率阈值最高贡献 30 分（>90% 得 30 分，>80% 得 20 分，>70% 得 10 分）。峰值碳强度（调峰电厂的代理指标）最高贡献 20 分（>400 gCO2/kWh 得 20 分）。时段（UTC 时间 14:00–19:00 的用电高峰时段得 10 分）和季节性需求周期合计最高贡献 15 分。

搁浅资产风险指数（0–100）： 有效 NSTA 许可证数量最高贡献 30 分（每张 3 分）。化石燃料发电占比最高贡献 25 分。Federal Register 中的监管收紧措施（排放、碳、甲烷、逐步淘汰、禁令等关键词）最高贡献 25 分。FRED 大宗商品价格压力——WTI 低于 $50/barrel（+7 分）、天然气低于 $2.50/MMBtu（+5 分）、碳价高于 $50/ton（+8 分）——最高贡献 20 分。

电动汽车基础设施缺口评分（0–100）： 充电桩短缺按反向计分——充电桩越少，得分越高（≤2 个充电桩，短缺得 35 分；≤5 个得 25 分；≤10 个得 15 分）。直流快充占比缺口最高贡献 25 分（快充占比 <10% 得 25 分，<20% 得 18 分）。电网容量限制最高贡献 20 分。FRED 车辆销售数据反映的电动汽车普及压力贡献 10–15 分。

综合评分与等级判定

最终综合评分的权重为：准备度评分 × 0.30 +（100 − 电网压力）× 0.20 +（100 − 搁浅资产风险）× 0.25 +（100 − 电动汽车缺口）× 0.25。这意味着转型准备充分（准备度高）、电网稳定（压力低）、化石燃料依赖度低且电动汽车服务完善的地区，得分接近 100。字母等级：≥80 = A，≥65 = B，≥50 = C，≥35 = D，<35 = F。

展望根据以下规则判定：准备度 ≥ 60 且搁浅风险 ≤ 30 → ACCELERATING；准备度 ≥ 40 且电网压力 ≤ 50 → ON_TRACK；搁浅风险 ≥ 60 或电动汽车缺口 ≥ 70 → REGRESSING；否则 → STALLING。

传输方式：Streamable HTTP MCP

服务器使用 @modelcontextprotocol/sdk v1.11.0 和 StreamableHTTPServerTransport——这是当前 MCP 规范首选的服务端部署传输方式。每次向 /mcp 发送 POST 请求，都会创建一个新的 McpServer 实例，将其连接到一个全新的传输，并处理该请求。服务器会将 GET 请求重定向到 Apify Store 页面，并在 Standby 模式下运行于 ACTOR_STANDBY_PORT。

获得最佳结果的提示

1. 使用 generate_energy_transition_brief 进行初步分析。 每次调用的价格与单个工具相同，但该简报会在一次调用中运行全部 7 个来源和全部 4 个评分模型。只有在需要深入分析某个特定维度时，才使用单个工具。

2. 预测电网压力时提供坐标。 predict_grid_stress 工具除了接受 region，还接受 lat 和 lon。精确坐标可以提高天气预报的准确性，而天气预报是压力模型中权重最高的组成部分（35 分）。

3. 评估搁浅资产时指定资产类型。 向 evaluate_stranded_asset_risk 传入 assetType: "natural gas"，可将 NSTA 许可证查询和 EIA 发电数据限定为相关燃料类型，从而提高信噪比。

4. 结合碳轨迹跟踪进行 ESG 报告。 每月针对同一区域调用 track_carbon_trajectory，并存储 avgCarbonIntensity 时间序列。这样可以生成 CDP 和 GRI 排放报告所需的多期趋势数据。

5. 使用 monitor_energy_regulation 时指定具体主题。 “methane leak detection” 或 “clean hydrogen production tax credit” 之类的查询，比 “energy regulation” 之类的宽泛查询能返回相关性高得多的《联邦公报》文件。相关性更高的文件有助于提高监管支持度评分的准确性。

6. 按方向解读 EV 差距评分。 如果某个区域被归类为 DESERT（评分 ≥ 80），且该区域有强烈的 EV 采用压力信号（来自 FRED 车辆销售数据），则表明这是一个充电网络扩张的高优先级市场。请交叉参考电网压力评分，以确认电网容量余量。

7. 对大型批量评估设置支出上限。 如果要在自动化工作流中评估 50 个以上的区域，请在 Apify 运行输入中设置每次运行的 maxTotalChargingUsd，以避免意外支出。每次调用 $0.045，50 份完整简报的费用为 $2.25。

与其他 Apify Actor 和 MCP 服务组合使用

Actor / MCP 服务	组合方式
Data Center Siting Intelligence MCP	获取电网压力和电动汽车基础设施评分后，使用数据中心选址情报评估同一区域内共址或超大规模云服务商选址的电力可用性和电网可靠性
EIA Energy Data	直接查询 EIA Actor，对 MCP 未提供的发电结构趋势进行更深入的时间序列分析，并将结果输入自有评分模型
Federal Register Search	直接使用 Federal Register Actor，监测 monitor_energy_regulation 识别出的特定规则制定程序的完整监管案卷
FRED Economic Data	从 FRED 获取更长时间范围的原油和天然气价格历史数据，为搁浅资产建模构建更长期的大宗商品价格压力情景
Company Deep Research	识别某个区域的搁浅资产风险后，使用公司研究评估在该市场有业务敞口的具体公用事业公司或勘探与生产公司
B2B Lead Qualifier	对从能源转型情报中识别出的能源公司潜在客户进行评分和资格评估，并将转型风险较高的公司引导至剥离资产相关洽谈
Website Change Monitor	监测 DOE、EPA 和 FERC 网站页面上尚未反映在 Federal Register 订阅源中的监管变化

局限性

• 地域偏向美国和英国 — EIA 数据仅涵盖美国。碳强度和 NSTA 油气许可证数据仅涵盖英国。通过 Open Charge Map 获取的电动汽车充电数据覆盖全球。对于美国和英国以外的地区，转型准备度和搁浅资产评分可用的数据较少，准确性也会降低。
• EIA 数据延迟 — 美国能源信息署的数据集按月或按年更新，并非实时数据。电网压力预测会使用天气和碳强度作为短期信号，但 EIA 发电结构数据可能会滞后数周。
• 碳强度数据仅覆盖英国（实时数据源） — 碳强度 Actor 使用 National Grid ESO API。英国以外的地区将返回空的碳强度数据，碳评分将采用备用值，降低评分的可靠性。
• 区域分辨率为近似值 — 工具输入接受自由文本形式的区域名称。底层 Actor 会将其解释为搜索查询。高度具体的次区域查询（例如某个公用事业公司的服务区域或输电区域）可能会返回更大范围的数据。
• 不提供项目级建模 — 所有四种评分模型均在区域或国家层级运行。服务无法评估具体的风电场、太阳能项目或油田，只能评估相关类别资产的市场环境。
• 监管信号检测基于标题 — monitor_energy_regulation 工具会扫描 Federal Register 文档标题以匹配关键词。标题含糊或较为专业的文档，即使内容实质相关，也可能被归类为中性。
• NSTA 许可证数据仅针对北海 — NSTA Actor 涵盖英国大陆架许可证。此服务不提供英国以外的化石燃料许可证数据。对英国以外地区进行搁浅资产风险评分时，仅使用 EIA 燃料结构和 FRED 价格信号。
• 达到支出上限时流程会中止 — 如果在调用 generate_energy_transition_brief 时达到支出上限（该调用会在运行前收取一次费用），工具会在获取任何数据之前返回预算错误，不会提供部分结果。

集成

• Claude Desktop — 将 MCP URL 添加到 claude_desktop_config.json，然后直接在对话中用自然语言请求转型评估、电网压力检查和监管监测
• Cursor — 在 Cursor 设置中配置为 MCP 服务，将能源转型工具引入能源行业应用的开发工作流
• Apify API — 通过任意 HTTP 客户端直接调用待命 Actor 端点，以便与投资平台、ESG 工具或能源仪表板进行程序化集成
• Zapier — 按计划每周触发能源转型评估，并在电网压力水平超过阈值时将结果推送到 Google Sheets、Slack 或 HubSpot
• Make — 构建自动化报告流水线，在多个区域运行 generate_energy_transition_brief，并将结果整理为结构化报告
• Webhooks — 在高优先级评估完成时接收推送通知，为运营团队启用实时电网压力警报
• LangChain / LlamaIndex — 将能源转型工具与其他数据源一起集成到多步骤 AI Agent 流水线中，实现全面的投资研究自动化

故障排除

区域名称有效，但评分为空或非常低 — 这通常意味着底层数据源没有返回该查询的结果。美国和英国以外的区域，EIA 和碳强度数据的覆盖范围有限，因此就绪度和电网压力评分可能仅反映 EV 和监管子项。请尝试使用更宽泛的区域名称（例如，“United States”而非特定州代码），或检查区域拼写是否符合底层 API 的预期。

predict_grid_stress 返回 NORMAL，但你预期压力会更高 — 天气子项（最高 35 分）取决于与区域查询相匹配的预测温度和风力数据。如果天气 Actor 没有返回结果，天气评分将默认为零。请在 region 参数之外传入明确的 lat 和 lon 坐标，以确保天气 Actor 能解析出正确的位置。

generate_energy_transition_brief 出现支出限额错误 — 简报工具会在调用开始时收取一次 generate_energy_transition_brief 事件费用（$0.045），然后才获取任何数据。如果每次运行的支出限额低于 $0.045，该工具会立即返回已达到限额的错误。请确保简报工具的运行支出限额至少设为 $0.10。

查询较大区域时工具超时 — 每个底层 Actor 的超时时间为 120 秒。对于范围非常广的查询（例如，“global”或“Europe”），部分 Actor 可能会在返回数据前超时。请使用更具体的区域名称，并为 generate_energy_transition_brief 预留 60-90 秒完成时间。

已知化石燃料占比较高的区域却显示 MINIMAL 的搁浅资产风险 — 搁浅资产模型的许可证数量子项需要 NSTA 许可证数据（仅限英国）。对于非英国的化石燃料区域，只有 EIA 燃料结构和 FRED 价格信号会计入评分。非英国区域的最高可达评分约为 45 分（满分 100 分），因为缺少许可证子项会限制评分。

负责任的使用

• 此服务仅访问公开的政府和开放数据来源：美国能源信息署（US EIA）、英国国家电网 ESO、Open Charge Map、美联储、美国《联邦公报》和英国 NSTA。
• 能源转型评分和等级是基于可用数据得出的分析结果。它们应作为专业投资、工程或监管建议的补充，而非替代。
• 未经合格法律顾问核实，请勿将自动监管监测结果用作法律合规指导。
• 有关网络抓取合法性的指南，请参阅 Apify 的指南。

常见问题

能源转型就绪度评分有多准确？ 该评分是一个基于公开数据、采用有据可查的分值分配方法构建的定量模型。对于美国各州（EIA 和《联邦公报》数据覆盖完整）和英国各地区（碳强度和 NSTA 数据），评分最可靠。对于其他地区，准确度较低，因为这些地区没有 EIA 和碳强度数据，评分仅由电动汽车和部分监管指标构成。请将评分视为用于比较的相对排名，而非绝对真值。

能源转型情报覆盖哪些地理区域？ 美国数据由 EIA 和《联邦公报》提供，覆盖全部 50 个州和能源区域。英国特定数据来自碳强度（National Grid ESO）和 NSTA 油气许可证。通过 Open Charge Map 提供的电动汽车充电数据覆盖全球。天气和 FRED 经济数据也覆盖全球。该服务在美国和英国各地区的表现最佳，因为这两个地区的所有 7 个数据源都能充分发挥作用。

能源转型就绪度评分与商业能源数据平台有何不同？ Wood Mackenzie 和 BloombergNEF 等商业平台提供专有的分析师构建模型、历史数据集和定制咨询服务。此 MCP 提供基于公共数据源构建的结构化自动评分模型，每次查询收费 $0.045，无需订阅承诺。它最适合用于筛选和监测工作流，而不是替代深入的分析师研究。

我可以将能源转型情报用于投资决策吗？ 可以，将其作为分析依据。评分和信号旨在以结构化的形式呈现转型风险和机遇，为投资决策提供参考，但不应成为决策的唯一依据。对于重大投资决策，请结合一手研究、财务建模和专业咨询。

电网压力预测的实时性如何？ 通过 National Grid ESO API 获取的英国碳强度数据接近实时（每 30 分钟更新一次）。天气预报数据可提供未来 48-72 小时的预测。美国 EIA 供需数据的更新频率各不相同（部分序列每周更新，大多数每月更新）。电网压力预测器对英国各地区以及任何地区由天气驱动的短期需求峰值预测最准确。

搁浅资产风险模型如何运作？ 该模型交叉参照四类信号：英国 NSTA 有效油气许可证数量（最高 30 分）、基于 EIA 数据的化石燃料发电占比（最高 25 分）、来自《联邦公报》标题的监管收紧信号（最高 25 分），以及来自 FRED 原油和天然气价格的商品价格压力（最高 20 分）。评分越高，表明能源转型导致资产搁浅的风险越大。

我可以将能源转型监测设为自动定时运行吗？ 可以。使用 Apify 的定时功能，即可按任意间隔运行该服务——每天、每周或自定义间隔。评估完成后，你还可以使用 Webhook 将结果推送到 Slack、Google Sheets 或自己的系统。配置选项请参阅集成部分。 使用此 MCP 访问的数据是否合法？ 所有数据源均为公开的政府数据库和开放数据登记处：美国能源信息署、美国联邦储备系统（FRED）、美国《联邦公报》、英国国家电网 ESO、Open Charge Map 和英国 NSTA。访问和分析这些数据是合法的。有关更多背景信息，请参阅 Apify 关于网页抓取合法性的指南。

转型展望（ACCELERATING / ON_TRACK / STALLING / REGRESSING）是如何确定的？ 在四种评分模型全部运行后，系统会应用基于规则的分类器来确定展望：如果准备度评分 ≥ 60 且搁浅资产风险 ≤ 30，展望为 ACCELERATING。如果准备度 ≥ 40 且电网压力 ≤ 50，则为 ON_TRACK。如果搁浅资产风险 ≥ 60 或电动汽车差距 ≥ 70，则为 REGRESSING。否则为 STALLING。

我可以在一个 AI Agent 会话中将其与其他 MCP 服务结合使用吗？ 可以。任何兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline）都支持同时使用多个 MCP 服务。你可以在同一个 Agent 会话中，将能源转型情报与数据中心选址 MCP、公司研究 MCP 或任何其他服务结合使用。AI 客户端会根据你的查询，从相应服务中选择合适的工具。

典型的能源投资分析需要调用多少次工具？ 典型的区域筛查工作流会针对每个待评估区域调用 1 次 generate_energy_transition_brief（每个区域 $0.045），再针对显示中度或高风险的区域调用 1–2 次 evaluate_stranded_asset_risk 或 analyze_ev_infrastructure_gaps 进行后续分析。筛查 10 个区域的总费用约为 $0.45–$0.90。

如果 7 个底层数据源中的某一个不可用，会发生什么？ 该服务使用 Promise.allSettled 进行并行调度。如果某个 Actor 超时或返回错误，其他 Actor 会正常完成。评分函数会将缺失数据视为空数组，并仅使用有可用数据的子项进行评分。响应仍会返回评分，但受影响的子项会反映该数据源缺失的情况。

帮助我们改进

如果遇到问题，你可以在 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 与公开的 Actor 创建者分享运行记录

这样一来，发生问题时我们就能查看你的运行详情，从而更快地修复问题。你的数据仅对 Actor 开发者可见，不会公开。

支持

发现 Bug 或有功能请求？请在此 Actor 页面上的 Issues 选项卡中提交问题。如需定制能源数据集成、扩大地理覆盖范围或进行企业部署，请通过 Apify 平台联系我们。