Bundestag MCP

联邦议院MCP服务器

  ](https://nodejs.org)

生产准备就绪 模型上下文协议（MCP） 提供访问德国联邦议院议会文件系统（DIP API）的服务器。

公共实例

公共实例可在以下网址获得：

https://bundestagapi.moritz-waechter.de/mcp

您可以直接在MCP客户端配置中使用它，而无需运行自己的服务器。

目录

• 公共实例
• 特性
• 快速开始
• MCP工具
• MCP提示
• MCP资源
• 客户端配置
• API终点
• 码头工人
• 发展
• 建筑
• 语义搜索
• NLP分析服务
• 许可证

特性

核心能力

• 搜索印刷品 -查找法案、动议、质询和其他印刷文件
• 搜索Plenarprotokolle -查找全体会议记录
• 搜索Vorgaenge -通过议会跟踪立法程序
• 搜索人员 -查找议员及其信息
• 搜索Aktivitaeten -查找议会活动（演讲、提问）
• 全文检索 -获取完整的文档文本
• 语义搜索 -使用Qdrant+Mistral嵌入的人工智能搜索
• 语音搜索 -使用混合向量/关键字搜索在辩论中查找具体陈述
• 文档部分搜索 -在文档部分（文章、问题等）内搜索
• NLP分析 -提取演讲内容，分析语调，分类话题，比较各方

生产准备就绪

• 优雅地关闭 -SIGTERM/SIGINT上的干净会话终止
• 使用回退重试 -具有指数回退和抖动的自动重试
• 速率限制 -令牌桶速率限制器保护上游API
• 断路器 -快速故障模式，防止级联故障
• 响应缓存 -三层缓存（API、实体、元数据）

可观测性

• 普罗米修斯指标 - /metrics/prometheus 监控端点
• 深度健康检查 - /health/deep 验证DIP API连接
• 结构化日志记录 -带类别和级别的JSON日志

MCP协议

• 33工具 -搜索、检索、语义搜索、语音搜索和NLP分析
• 8提示 -常见研究任务的指导工作流程
• 12资源 -静态和动态资源模板
• 双模式 -支持有状态（Claude、Cursor）和无状态（ChatGPT）客户端

快速开始

先决条件

• Node.js 18+
• DIP API密钥（提供公共测试密钥）

安装

git clone https://github.com/Movm/bundestag-mcp.git
cd bundestag-mcp
npm install

配置

创建 .env 文件（或副本 .env.example):

# Public test key valid until 05/2026
DIP_API_KEY=OSOegLs.PR2lwJ1dwCeje9vTj7FPOt3hvpYKtwKkhw

# Optional
PORT=3000
PUBLIC_URL=
LOG_LEVEL=INFO

注： 对于生产，请从以下位置请求您自己的API密钥： parlamentsdokumentation@bundestag.de

跑

# Production
npm start

# Development (auto-reload)
npm run dev

服务器将在以下时间启动 http://localhost:3000.

MCP工具

文档工具

协议工具

程序工具

人员和活动工具

语义搜索工具

语音搜索工具

文档部分搜索工具

NLP分析工具

这些工具使用Python FastAPI服务和spaCy的德语模型进行自然语言处理。

实用工具

通用参数

MCP提示

议会共同研究任务的指导工作流程：

MCP资源

静态资源

资源模板

客户端配置

提示： 使用公共实例 https://bundestagapi.moritz-waechter.de/mcp 或者自己跑步 http://localhost:3000/mcp

克劳德桌面版

添加 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json （macOS）或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json （Windows）：

{
  "mcpServers": {
    "bundestag": {
      "url": "https://bundestagapi.moritz-waechter.de/mcp"
    }
  }
}

光标

添加 .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "bundestag": {
      "url": "https://bundestagapi.moritz-waechter.de/mcp"
    }
  }
}

VS代码（GitHub副本）

添加到设置：

{
  "mcp.servers": {
    "bundestag": {
      "type": "http",
      "url": "https://bundestagapi.moritz-waechter.de/mcp"
    }
  }
}

ChatGPT

服务器作为连接器与ChatGPT完全兼容。使用公共实例或部署自己的实例。

1. 启用开发人员模式 在ChatGPT中：

- 首选 设置→ 应用程序和连接器→ 高级设置 - 启用开发人员模式

1. 添加连接器:

- 首选 设置→ 连接器→ 创建 - 使用URL: https://bundestagapi.moritz-waechter.de/mcp - 将其命名为“联邦议院”并提供描述

1. 在聊天中使用:

- 点击 + 新聊天中的按钮 - 从中选择连接器 更多 菜单 - 询问德国议会文件！

API终点

码头工人

# Build
docker build -t bundestag-mcp .

# Run
docker run -p 3000:3000 \
  -e DIP_API_KEY=your-api-key \
  bundestag-mcp

Docker Compose

version: '3.8'
services:
  bundestag-mcp:
    build: .
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - DIP_API_KEY=${DIP_API_KEY}
      - LOG_LEVEL=INFO
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:3000/health"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3

发展

运行测试

# Run tests
npm test

# Run tests in watch mode
npm run test:watch

# Run tests with coverage
npm run test:coverage

项目结构

src/
├── index.js              # Express server, MCP setup, endpoints
├── config.js             # Environment configuration
├── api/
│   └── bundestag.js      # DIP API client with retry logic
├── jobs/
│   └── indexer.js        # Background document/protocol indexer
├── services/
│   ├── analysisService.js    # HTTP client for Python NLP service
│   ├── embeddingService.js   # Mistral embeddings
│   ├── qdrantService.js      # Vector database operations
│   ├── protokollParser.js    # Protocol speech extraction
│   └── drucksacheParser.js   # Document section parsing
├── tools/
│   ├── search.js         # 15 search/entity tools (incl. estimate_size)
│   ├── analysis.js       # 7 NLP analysis tools
│   ├── semanticSearch.js # 10 semantic search tools
│   └── clientConfig.js   # Client configuration tool
├── prompts/
│   └── index.js          # MCP Prompts
├── resources/
│   ├── info.js           # Static resources
│   └── templates.js      # Resource templates
└── utils/
    ├── cache.js          # Three-layer caching
    ├── logger.js         # Structured logging
    ├── retry.js          # Exponential backoff
    ├── rateLimiter.js    # Token bucket rate limiter
    ├── circuitBreaker.js # Circuit breaker pattern
    ├── metrics.js        # Prometheus metrics
    └── textNormalization.js # German text handling

建筑

弹性模式

Request → Rate Limiter → Circuit Breaker → Retry Logic → DIP API
              ↓               ↓                ↓
         (throttle)      (fast-fail)      (backoff)

• 速率限制器：代币桶算法防止了DIP API的泛滥
• 断路器：在连续故障后打开，在停机期间快速故障
• 重试逻辑：瞬态故障时具有抖动的指数回退

缓存策略

语义搜索

该服务器支持使用Qdrant向量数据库和Mistral嵌入的人工智能语义搜索。这使得即使在确切的关键字不匹配的情况下，也能找到概念上相关的文档。

运作原理

1. 文献检索：后台索引器从DIP API获取文档，并使用Mistral AI生成嵌入
2. 向量存储：嵌入内容存储在Qdrant中，具有丰富的元数据用于过滤
3. 语义查询：用户查询被嵌入，并使用余弦相似度与文档向量进行匹配

三个搜索集合

特性

• 多语言：用英语搜索，查找德语文档（例如“可再生能源”→ “能源”）
• 混合搜索：将向量相似性与关键字增强相结合，以提高精度
• 丰富的过滤：按文档类型、实体类型、Wahlperiode、Sachgebiet、倡议、派系、日期范围过滤
• 语音搜索：按演讲者、政党、演讲类型或政府官员查找具体陈述
• 文档部分搜索：在文档中查找特定段落、问题或文章
• 增量索引：用途 f.aktualisiert.start 用于初始索引后的高效更新

配置

添加到您的 .env 文件：

# Semantic Search (Qdrant + Mistral)
QDRANT_ENABLED=true
QDRANT_URL=http://qdrant:6333
QDRANT_API_KEY=your-qdrant-api-key      # Optional: API key for Qdrant authentication
MISTRAL_API_KEY=your-mistral-api-key

# Background Indexer
INDEXER_ENABLED=true
INDEXER_INTERVAL_MINUTES=15
INDEXER_WAHLPERIODEN=19,20

小贴士：使用生成安全的API密钥 openssl rand -hex 32

使用Qdrant编写Docker

services:
  bundestag-mcp:
    build: .
    environment:
      - QDRANT_ENABLED=true
      - QDRANT_URL=http://qdrant:6333
      - QDRANT_API_KEY=${QDRANT_API_KEY}
      - MISTRAL_API_KEY=${MISTRAL_API_KEY}
      - INDEXER_ENABLED=true
    depends_on:
      - qdrant

  qdrant:
    image: qdrant/qdrant:latest
    ports:
      - "6333:6333"
    volumes:
      - qdrant_data:/qdrant/storage
    environment:
      - QDRANT__SERVICE__API_KEY=${QDRANT_API_KEY}

volumes:
  qdrant_data:

语义搜索参数

语音搜索参数

文档节搜索参数

NLP分析服务

该服务器包括可选的NLP分析功能，由使用spaCy德语模型的Python FastAPI服务提供支持。

特性

• 语音提取：将Plenarprotokolle解析为带有演讲者、政党和类型的个人演讲
• 分析：提取名词、形容词和动词，并用频率计数进行词形变化
• 音调分析：12个沟通风格指标，包括攻击性、协作性和解决方案重点
• 主题分类：检测13个政策领域（移民、气候、经济等）的重点
• 讲者简介：生成包含统计数据、词汇和沟通风格的综合档案
• 政党比较：根据演讲的语调排名和主题焦点对各方进行比较

音调指标

主题类别

移民， 气候， 经济， 社会政策， 安全， 健康， 欧洲， 数字， 教育， 金融，Justice（司法）、Labor（工作）、Mobility（流动性）

配置

分析服务作为单独的Python容器运行。添加到您的 .env:

ANALYSIS_SERVICE_URL=http://analysis:8000

Docker编写与分析

services:
  bundestag-mcp:
    build: .
    environment:
      - ANALYSIS_SERVICE_URL=http://analysis:8000
    depends_on:
      - analysis

  analysis:
    image: ghcr.io/movm/bundestag-analysis:latest
    expose:
      - "8000"

备注：spaCy型号的分析服务需要~1GB RAM，需要~30秒才能启动。

DIP API

此服务器使用德国联邦议院官方DIP API：

• 文档: https://dip.bundestag.de/
• API文件: https://dip.bundestag.api.bund.dev/
• GitHub: https://github.com/bundesAPI/dip-bundestag-api

贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

1. 克隆该仓库
2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 运行测试(npm test)
4. 提交您的更改(git commit -m 'feat: Add amazing feature')
5. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
6. 打开拉取请求

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。