基于MCP的经济预测代理
一个基于人工智能的经济预测系统，展示了使用模型上下文协议（MCP）和代码执行模式的高效代理设计。
概述
该项目展示了如何通过以下方式构建用于经济分析的生产就绪AI代理：
- 使用MCP服务器连接到经济数据源（FRED、IMF、BEA）
- 实施代码执行模式，将令牌消耗减少约98%
- 构建可重复使用的预测“技能”，随着时间的推移而复合
- 演示在执行环境中安全处理数据
由国际货币基金组织统计部经济学家Lelo Nxumalo建造
为什么这很重要
传统的人工智能代理预先加载所有工具定义，并通过上下文传递所有数据，从而：
- 高延迟（启动前处理100K+令牌）
- 高成本（中间数据在上下文中反复流动）
- 上下文限制（无法处理大型数据集）
此实现使用Anthropic推荐的MCP代码执行模式来解决这些问题。
主要特点
- 渐进式工具发现：仅加载所需的工具（2K代币vs 150K代币）
- 上下文高效数据处理：在执行环境中过滤/转换数据
- 可重复使用的技能：建立预测方法库
- 生产模式：正确的错误处理、日志记录、状态管理
项目结构
economic-forecasting-mcp/
├── servers/ # MCP servers for data sources
│ ├── fred/ # Federal Reserve Economic Data
│ ├── imf/ # IMF World Economic Outlook
│ └── bea/ # Bureau of Economic Analysis
├── skills/ # Reusable forecasting workflows
│ ├── core-pce-forecast/
│ └── gdp-nowcast/
├── examples/ # Demo notebooks and scripts
├── tests/ # Unit tests
└── docs/ # Documentation快速开始
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Set up API keys
cp .env.example .env
# Edit .env with your FRED API key
# Run example forecast
python examples/run_core_pce_forecast.py示例用法
from agent import ForecastingAgent
from servers.fred import FREDServer
# Initialize agent with MCP server
agent = ForecastingAgent(servers=[FREDServer()])
# Run forecast (agent writes code to fetch data, estimate model, generate charts)
result = await agent.run_forecast(
"Update Core PCE inflation forecast through 2026 Q4"
)
# Result contains: forecast values, confidence intervals, chart path
# All intermediate data stayed in execution environment技术实现
基于Anthropic的 使用MCP执行代码 模式：
- MCP服务器作为代码API：每个工具都成为磁盘上的Types/Python文件
- 渐进呈现：代理导航文件系统以仅加载所需的工具
- 执行环境：数据处理发生在沙盒容器中
- 技能坚持：成功的工作流保存为可重用函数
应用程序
- 宏观经济预测：通货膨胀、国内生产总值增长、失业
- 跨国分析：同时对多个经济体进行预测
- 政策分析：具有不同假设的场景建模
- 研究：可复制、版本控制的分析管道
路线图
- \[x\] 第一阶段：基础设施+FRED服务器+简单预测
- \[\]第2阶段：多个数据源+高级预测技能
- \[\]第3阶段：交互式探索的Web界面
- \[\]第4阶段：多国分析工作流程
联系
那条线 - lelonxumalo.blogspot.com
用于演示经济分析的现代人工智能代理模式。