Kolada MCP Server
2025.04.15
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Python数据分析统计服务智能中间件位置服务
Kolada MCP Server 是一个智能中间件，用于连接大型语言模型（LLMs）和瑞典的 Kolada 数据库，该数据库包含大量关于瑞典市镇和地区的统计数据和关键绩效指标（KPIs）。该服务通过语义搜索和强大的分析工具，简化了对 Kolada 数据库中大量 KPIs 的查询和解释。
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Overview
基本能力
产品定位
Kolada MCP Server 是一个智能中间件，用于连接大型语言模型（LLMs）和瑞典的 Kolada 数据库，提供对瑞典市镇和地区统计数据的结构化访问。
核心功能
- 语义搜索：基于自然语言描述查找 KPIs。
- 分类过滤：按主题类别（如人口统计、经济、教育）访问 KPIs。
- 市镇和地区数据检索：获取精确的数据点或历史时间序列。
- 多年比较分析：计算多个年份内 KPIs 的变化。
- 跨 KPI 相关性分析：分析不同 KPIs 之间的关系。
适用场景
- 家庭寻找适合居住的地区（如房价、学校、医疗等）。
- 研究失业与心理健康之间的关系。
- 分析幼儿园满意度在过去五年中的变化。
- 创建交互式仪表板，可视化不同市镇的公共交通系统特征。
工具列表
list_operating_areas：检索可用的 KPI 类别。get_kpis_by_operating_area：列出特定类别下的 KPIs。search_kpis：执行语义搜索以发现相关 KPIs。get_kpi_metadata：访问特定 KPIs 的详细元数据。fetch_kolada_data：获取特定市镇或地区的 KPI 值。analyze_kpi_across_municipalities：对市镇间的 KPI 性能进行深入分析和比较。compare_kpis：评估两个 KPIs 之间的相关性或差异。list_municipalities：返回市镇 ID 和名称列表。
常见问题解答
- 是否需要 API 密钥或认证？：不需要，Kolada 的 API 是开放的。
- 如何更新缓存？：删除
kpi_embeddings.npz文件并重启服务器。
使用教程
使用依赖
推荐使用 uv 安装依赖：
uv sync
安装教程
- 克隆仓库并进入项目目录。
- 运行以下命令启动开发模式：
uv run mcp dev kolada-mcp.py
调试方式
- 启动服务器后，打开 MCP Inspector。
- 使用 Inspector 界面测试工具、检查返回数据或调试服务器交互。
添加到 Claude Desktop
- 打开
claude_desktop_config.json文件。 - 在
mcpServers部分添加以下配置：
{
"mcpServers": {
"Kolada": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"[path to kolada-mcp directory]/src",
"run",
"server.py"
]
}
}
}
- 重启 Claude Desktop。