Acquisition Forecasts

acquisition-forecasts

美国联邦机构的采购预测——机构已发布计划要采购的项目，发布时间可能早于任何招标公告数月至数年。无需密钥。

这是 Pipeworx 的一部分——一个将 AI Agent 连接到 1872+ 个实时数据源的 MCP 网关。这是独立的非官方集成，与上游提供方无关联、未获其认可，也非其发布。

这是前瞻性信息。usaspending 记录的是已承担的资金；govcon-intel 扫描的是 SAM 上已开放的招标公告。只有预测能回答“我现在该为此配备人员吗”，而不是“我是不是错过了”。

工具

• forecast_search(keyword?, agency?, sub_agency?, naics?, set_aside?, fiscal_year?, min_value?, limit?)
• forecast_detail(forecast_id, agency?) — 完整说明、履约地点和期限（PoP）、联系人
• forecast_agencies() — 已接入的机构，以及其他机构的情况判定

覆盖范围只有一个机构，这就是调查结果

各机构必须发布预测，而 acquisition.gov 收录了其中 22 家。我于 2026-08-29 对每一家进行了探测。只有一家发布机器可读数据：

判定	数量	机构
JSON API	1	DHS（apfs-cloud.dhs.gov，847 条）
HTML，无数据文件	15	Agriculture、Education、Energy、Justice、Labor、State、Interior、Treasury、Transportation、VA、GSA、NASA、NSF、SSA、DHS 自己的落地页
仅 PDF	4	DoD、HUD、NRC、OPM
阻止自动化客户端（403）	2	USAID、Commerce
无法访问（超时）	1	HHS

PDF 预测有意不进行 OCR。错误解析出的数字比没有数字更糟，而这些数字是人们制定计划时会参考的金额。

因此，forecast_agencies() 作为一等工具提供，且每条搜索响应都会包含 agencies_covered 和 coverage_note。一个以联邦预测为名、却悄然只覆盖一个机构的工具包，会对 21 个从未检查过的机构回答“没有计划”——这就是把“没有数据”误当成“没有这回事”的问题，也是这个目录一再吸取教训的地方。

添加机构只需在 AGENCIES[] 中添加配置项，再加上字段映射。

陷阱

APFS API 会忽略所有查询参数。 ?naics=5415、 ?organization=CBP 和 ?zzznonsense=x 都会返回完全相同的 847 行，且第一条记录的 id 完全相同。服务端不进行筛选，因此该工具包会获取整个文件（约 2 MB，缓存 15 分钟）并在内存中筛选。任何人试图通过将筛选条件推到上游来“优化”，得到的结果看似经过筛选，实际上并非如此。

small_business_set_aside 和 small_business_program 是不同的字段。 前者是布尔值（true/false/null），后者是计划名称 （SB、8(a)、HUBZone、WOSB、SDVOSB、AbilityOne、None、TBD）。 先合并布尔值会让 847 行中的 350 行变成字面字符串 "true"，并丢失其计划名称；这还会导致 set_aside="8(a)" 仅返回 27 行，而不是 71 行，因为只有布尔值恰好为 null 的行仍然能够匹配。它们分别以 set_aside（名称）和 set_aside_applies（布尔值，null 表示该行未说明）返回。

NAICS 以代码和标签合并在同一个字符串中提供——"236220 - Commercial and Institutional Building Construction"。如果将调用者提供的 5415 与原始字段进行匹配，也会匹配到描述中包含这些数字的内容。代码会被拆分出来并按前缀匹配，这正是 NAICS 层级结构的工作方式：5415 涵盖 541511、541512……（175 行，而完整代码仅匹配 19 行）。

值是区间，不是数字——"$50M to $100M"、"Over $100M"。区间文本会原样保留，同时解析为 low/high。对于没有上限的最高区间，high 为 null，而非一个很大的数字；min_value 会将其视为无上限——虚构一个上限虽然可以排序，但结果是错误的。

organization 是下级机构路径，而非机构：CBP/OIT/LSS/ITB。全部 847 行都属于 DHS。agency 和 sub_agency 会分别报告，因此 agency="DHS" 的含义符合调用者的预期。

预测会修订。 published_date、previously_published 和 last_updated 会说明你查看的是哪个版本；已撤回或已授予的需求可能会从文件中完全消失，因此 forecast_detail 会明确说明这一点，而不是只报告“未找到”。

快速开始

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

{
  "mcpServers": {
    "acquisition-forecasts": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/acquisition-forecasts/mcp"
    }
  }
}

此端点实际提供的内容

https://gateway.pipeworx.io/acquisition-forecasts/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具，以及 Pipeworx 共享元工具——ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember/recall，以及网关范围内的其他工具。因此，你看到的工具数量会多于此表中的数量：单个工具包端点目前会在该工具包自身的工具之外，列出约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围，是当日情况的权威信息。

这是有意如此，并非意外复用连接。元工具能让限定范围的连接回答本工具包未涵盖的问题——通过 ask_pipeworx 跨整个目录路由——而无需添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不含这些元工具的工具包端点；如果额外的架构定义占用的上下文比路由功能带来的价值更大，请直接连接完整网关，而不是连接多个工具包端点。

也可以连接完整的 Pipeworx 网关，直接列出每个工具包的工具，而不只是此工具包的工具：

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都会连接到同一个网关和相同的 1872+ 个数据源。唯一的区别是哪些工具包的工具会被直接列出；无论连接哪个端点，ask_pipeworx 都可以访问所有工具包。

没有 MCP 客户端？通过 HTTP 调用

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/forecast_search \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"naics":"5415","agency":"DHS"}'

首次调用无需账户。查看任意工具：GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/forecast_search。查找工具：使用 {"query":"..."} 向 https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs 发送 POST 请求。

独立运行（无需网关账户）

此软件包也可作为本地 stdio MCP 服务运行，无需 Pipeworx 账户，也无需经过网关往返：

{
  "mcpServers": {
    "acquisition-forecasts": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-acquisition-forecasts"]
    }
  }
}

也可以直接运行，确认它能正常启动：

npx -y @pipeworx/mcp-acquisition-forecasts

它通过 stdin/stdout 使用 MCP 通信，并针对仅限此软件包的工具响应 initialize/tools/list/tools/call——不包含上方网关连接所添加的任何共享元工具。相同的源代码，相同的工具，无需 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你也可以用通俗的英语提问，而不是直接调用工具——这既适用于上方的软件包端点，也适用于完整网关：

ask_pipeworx({ question: "your question about Acquisition Forecasts data" })

网关会选择合适的工具并自动填写参数。

更多信息

• 文档和指南
• pipeworx.io

许可证

MIT