Forecast Accuracy & Track Record MCP

预测准确性与历史记录 MCP：预测与实际结果、预测市场、归档报告

用 MCP 工具核对预测与实际结果：机构预测历史记录、含预测值与实际值的经济数据发布、盈利预期与业绩、预测市场价格与排行榜，以及用于查看当时说法的网页和新闻归档。一个托管端点，每项任务运行一个 Actor。

托管式远程 MCP 服务（Streamable HTTP），位于 Apify 的 MCP 网关。客户端配置，以及一个小型开源 stdio 代理服务。没有 Actor 源代码。

**披露：**标注“（由我们维护）”的条目是我在 Apify Store 上维护的 Actor（发布者 publicrecords）。其他所有 Actor 均为独立工具，由各自的发布者制作，并根据表现（Store 使用量、评分和近期维护情况）挑选。本仓库与这些发布者及 Actor 抓取的网站均无关联。

MCP 端点

https://mcp.apify.com/?tools=publicrecords/calibration-ledger,pintostudio/economic-calendar-data-investing-com,scrapemint/stock-earnings-estimates,fatihtahta/kalshi-scraper,parsebird/polymarket-scraper,ryanclinton/wayback-machine-search,data_xplorer/google-news-scraper-fast

身份验证：客户端提示时，使用 Apify 登录（OAuth）；或者将 Apify API 令牌作为 Bearer 令牌发送。运行费用从你自己的 Apify 账户扣除，按各 Actor 自身的 Store 定价计费；详见各 Store 页面。

工具

Actor	Store 页面	MCP 工具	返回内容
Calibration Ledger（由我们维护）	publicrecords/calibration-ledger	publicrecords--calibration-ledger	根据来自某个组织（IMF、OECD、Fed/FOMC、SPF、ECB SPF 或列出的发行方）的说法，返回其预测历史记录：误差分布、偏差、区间覆盖率和最严重的失准案例及来源链接；若无覆盖数据，也会如实说明。
经济日历（Investing.com）	pintostudio/economic-calendar-data-investing-com	pintostudio--economic-calendar-data-investing-com	涵盖 45 个以上国家和地区的经济日历事件，含实际值、预测值、前值和重要性。
股票盈利预期与业绩	scrapemint/stock-earnings-estimates	scrapemint--stock-earnings-estimates	美国股票的 EPS 预期与公布业绩：按季度查看超预期或不及预期，以及公司超预期的频率。
Kalshi 抓取器	fatihtahta/kalshi-scraper	fatihtahta--kalshi-scraper	Kalshi 预测市场：代码、类别、价格和交易量。
Polymarket 排行榜抓取器	parsebird/polymarket-scraper	parsebird--polymarket-scraper	Polymarket 排行榜排名，含盈亏、交易量、持仓和近期交易，可按时间范围和类别筛选。
Wayback Machine 搜索	ryanclinton/wayback-machine-search	ryanclinton--wayback-machine-search	任意网站的 Internet Archive 快照：时间戳、URL 和内容哈希，用于查看页面当时的内容及其变更时间。
Google News 抓取器	data_xplorer/google-news-scraper-fast	data_xplorer--google-news-scraper-fast	按查询词获取 Google News 结果：标题、来源、日期和链接，用于查看当时的报道内容。

Apify 网关还提供用于读取运行结果的辅助工具（get-actor-run、get-dataset-items）。想减少工具数量？从 tools= 列表中移除任意 Actor。

适用对象

• 分析师和记者：这家机构过去的预测有多准确？
• 宏观经济和市场从业者：数据发布结果高于还是低于市场共识？
• 研究人员：结果公布前，预测市场给出了什么价格？
• 事实核查人员：某个页面或新闻在指定日期说了什么？

示例提示词

• IMF 预计 <country> 明年的 GDP 增长率为 <x>%。它过去的预测有多准确？
• 显示本周美国公布的经济数据，并对比预测值和实际值。
• 过去 8 个季度，<ticker> 有多少次 EPS 超出预期？
• <url> 在 <date> 前后于 Wayback Machine 中是什么样的？

Cursor / Claude Code / 任意远程 MCP 客户端

{
  "mcpServers": {
    "forecast-accuracy": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=publicrecords/calibration-ledger,pintostudio/economic-calendar-data-investing-com,scrapemint/stock-earnings-estimates,fatihtahta/kalshi-scraper,parsebird/polymarket-scraper,ryanclinton/wayback-machine-search,data_xplorer/google-news-scraper-fast"
    }
  }
}

Claude Code：

claude mcp add --transport http forecast-accuracy "https://mcp.apify.com/?tools=publicrecords/calibration-ledger,pintostudio/economic-calendar-data-investing-com,scrapemint/stock-earnings-estimates,fatihtahta/kalshi-scraper,parsebird/polymarket-scraper,ryanclinton/wayback-machine-search,data_xplorer/google-news-scraper-fast"

Claude Desktop（本地桥接）

{
  "mcpServers": {
    "forecast-accuracy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@apify/actors-mcp-server", "--actors", "publicrecords/calibration-ledger,pintostudio/economic-calendar-data-investing-com,scrapemint/stock-earnings-estimates,fatihtahta/kalshi-scraper,parsebird/polymarket-scraper,ryanclinton/wayback-machine-search,data_xplorer/google-news-scraper-fast"],
      "env": { "APIFY_TOKEN": "YOUR_APIFY_TOKEN" }
    }
  }
}

本地 stdio 服务（开源）

此仓库还在 src/ 中提供了一个小型 MCP 服务，供仅运行本地 stdio 服务的客户端使用。它会根据 tools.json 在本地响应 initialize 和 tools/list；该文件由每个 Actor 的公开输入架构生成，并在 CI 和每周检查是否存在偏差，因此任何客户端或目录都可以不使用令牌来查看这些工具。tools/call 会转发到上文托管的 Apify MCP 端点，并使用你自己的 APIFY_TOKEN；如果没有令牌，调用会返回明确的错误，而不会执行任何操作。令牌只会放在 Authorization 标头中，不会被记录。

{
  "mcpServers": {
    "forecast-accuracy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:GeminiGeorge22/forecast-accuracy-mcp"],
      "env": { "APIFY_TOKEN": "YOUR_APIFY_TOKEN" }
    }
  }
}

也可以从克隆的仓库运行：

git clone https://github.com/GeminiGeorge22/forecast-accuracy-mcp.git
cd forecast-accuracy-mcp && npm install
APIFY_TOKEN=YOUR_APIFY_TOKEN node src/server.js

可选环境变量：APIFY_ACTORS（以上 Actor 的逗号分隔子集）和 APIFY_MCP_URL（完整端点覆盖值）。

测试使用内存中的模拟服务运行，无需网络或令牌：npm test。需要 Node.js 18+。

Python（uvx/pip）

此服务的对应 Python 版本位于 python/，基于官方 mcp Python SDK 构建：工具相同，APIFY_TOKEN 相同，托管端点也相同。需要 Python 3.10+。

{
  "mcpServers": {
    "forecast-accuracy": {
      "command": "uvx",
      "args": ["forecast-accuracy-mcp"],
      "env": { "APIFY_TOKEN": "YOUR_APIFY_TOKEN" }
    }
  }
}

也可以通过 pip 安装：pip install forecast-accuracy-mcp，然后运行 forecast-accuracy-mcp。Python 测试：cd python && pip install -e ".[test]" && env -u APIFY_TOKEN python -m pytest。

另请参阅

• ecommerce-search-rankings-mcp：电商搜索结果和排名
• ecommerce-sales-mcp：电商销售动态
• sports-betting-stats-mcp：体育博彩赔率和统计数据
• sports-odds-mcp：Kambi 体育博彩赔率
• etsy-sales-mcp：Etsy 搜索和店铺销售情况
• ats-jobs-mcp：ATS 招聘信息（Greenhouse、Lever、Ashby、SmartRecruiters）
• gov-tenders-mcp：政府招标和拨款

注册表

官方 MCP 注册表名称：io.github.GeminiGeorge22/forecast-accuracy-mcp

许可证

MIT，适用于本文档、配置以及 src/ 中的代理服务代码。每个 Actor 归其发布者所有。