🚀 Kolada MCP 服务器
Kolada MCP 服务器 实现了大语言模型（LLMs）与瑞典全面的市政和区域统计数据库 Kolada 的无缝集成。它提供了对数千个关键绩效指标（KPIs）的结构化访问，促进了丰富、数据驱动的分析、比较和公共部门统计数据的探索。
🚀 快速开始
Kolada MCP Server 包含预缓存的 KPI 元数据。删除 kpi_embeddings.npz 以刷新。
✨ 主要特性
- 语义搜索：使用自然语言查询 KPI。
- 类别过滤：按主题领域访问 KPI。
- 市政及区域数据检索：获取 KPI 数据或历史时间序列。
- 多年比较分析：评估 KPI 在不同 municipalities 中的表现变化。
- 跨 KPI 相关性分析：分析 KPI 之间的关系。
📦 安装指南
使用 uv 安装 Kolada MCP 依赖：
uv sync
💻 使用示例
基础用法
向 Kolada MCP Server 提出需要数据分析的复杂问题：
- 在瑞典哪里可以找到适合家庭居住、拥有优质学校和良好医疗保健的地方？
- 探讨 Västernorrland 地区失业与精神疾病之间的联系。
- 确定过去五年学前教育质量提高幅度最大的 municipalities。
- 创建一个仪表盘，可视化公共 transportation 最好和最差的 municipalities。
高级用法
在本地运行（用于开发）
启动本地服务器：
uv run mcp dev server.py
在 MCP Inspector 打开 http://localhost:5173 以测试和调试。
Claude Desktop 集成
编辑你的 claude_desktop_config.json 文件以添加 Kolada MCP Server：
Docker 镜像（本地构建）
"KoladaDocker": {
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"--name",
"kolada-mcp-managed",
"kolada-mcp:local"
],
"command": "docker",
"env": {}
}
预构建容器通过 PyPI
"KoladaPyPI": {
"args": ["kolada-mcp"],
"command": "/Users/hugi/.cargo/bin/uvx"
}
本地 UV 执行（无 Docker）
将 [path to kolada-mcp] 替换为实际路径：
"KoladaLocal": {
"args": [
"run",
"-w",
"[path to kolada-mcp]",
"mcp"
],
"command": "uv"
}
📚 详细文档
可用工具
- list_operating_areas：检索可用的 KPI 类别。
- get_kpis_by_operating_area：按类别列出 KPI。
- search_kpis：通过语义搜索发现 KPI。
- get_kpi_metadata：获取详细的 KPI 元数据。
- fetch_kolada_data：检索 KPI 值。
- analyze_kpi_across_municipalities：深入分析 municipal 的 KPI。
- compare_kpis：评估 KPI 相关性。
- list_municipalities：列出 municipality 的 ID 和名称。
📄 许可证
项目以 LICENSE 发布。
🔗 贡献
欢迎贡献！请参考 CONTRIBUTING.md。