Foerdermittel MCP

MCP服务器

MCP服务器为非政府组织提供对2000多个德国资助项目的结构化访问。

建筑

CorrelAid parquet (updated every ~2 days)
       ↓
enrich.py              ← downloads parquet, enriches via LLM (OpenAI/Anthropic), builds SQLite
       ↓
foerdermittel.db       ← SQLite + FTS5 full-text search
       ↓
mcp_server.py          ← MCP server (stdio/SSE) + REST API

taxonomy.yaml 定义在LLM丰富过程中用作枚举约束的受控词汇表（超类别、主题、目标组、资金类型、状态）。

设置

git clone https://github.com/exlab-code/foerdermittel-mcp.git
cd foerdermittel-mcp
pip install -r requirements.txt

# Configure API key
cp .env.example .env
# Edit .env with your OpenAI API key (default provider)

构建数据库

# Full run (~2000 programs, ~$1-2 with gpt-4o-mini, ~15 min)
python enrich.py

# Test with a few programs first
python enrich.py --limit 5

# Subsequent runs are incremental (only re-enriches changed programs)
python enrich.py

丰富选项

python enrich.py                        # incremental run
python enrich.py --force                # re-enrich everything
python enrich.py --limit 10             # only N programs (for testing)
python enrich.py --dry-run              # download + filter only, no API calls
python enrich.py --stats                # print DB statistics
python enrich.py --provider anthropic   # use Anthropic instead of OpenAI
python enrich.py --model gpt-4o         # use a specific model

MCP服务器

本地（stdio）-用于克劳德代码/克劳德桌面

python mcp_server.py

远程（SSE）-用于共享/公共访问

python mcp_server.py --transport sse               # default port 8080
python mcp_server.py --transport sse --port 3000    # custom port

客户端配置

添加到您的克劳德代码 .mcp.json 或克劳德桌面 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "foerdermittel": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/foerdermittel-mcp/mcp_server.py"]
    }
  }
}

对于远程SSE服务器，请改用基于URL的配置。

REST API

在SSE模式下，服务器还为非MCP客户端公开REST API（ChatGPT自定义GPT、web应用程序、脚本等）。所有端点都返回JSON并支持CORS。

端点

搜索参数

例子

# Search for education funding in Berlin
curl "https://your-server/api/search?q=Bildung&bundesland=Berlin"

# Get program details
curl "https://your-server/api/program/abc123"

# Upcoming deadlines (next 60 days)
curl "https://your-server/api/deadlines?days=60"

# Available filters
curl "https://your-server/api/filters"

MCP工具

提示

分类学

分类学(taxonomy.yaml)定义了通过LLM工具调用强制执行的受控词汇表：

• 14 超级类别 — 社会， 环境， 文化， 教育， 体育， 一体化， 研究， 数字化， 健康， 民主， 青年， 经济， 动物保护， 发展合作
• 55 主题 --具体专题
• 35个目标群体 --目标群体（组织类型）
• 8 推广方式 --筹资机制
• 17 联邦州 16个州+全国
• 5种资金类型 — 补贴， 贷款， 担保， 价格， 其他
• 4截止日期类型 — 一次性， 持续， 年度， 关闭

部署

使用任何容器平台（Coolify、Docker等）进行部署。服务器以SSE模式运行以进行远程访问。

python mcp_server.py --transport sse --port 8080

在SSE模式下，服务器同时为REST API提供服务(/api/*)原始DB文件位于 /foerdermittel.db 对于下游消费者。

保持数据最新

在服务器上设置一个cron作业以重新运行富集管道（增量——仅处理新的/更改的程序）：

# Every 2 days at 5:00 UTC
0 5 */2 * * cd /path/to/foerdermittel-mcp && python enrich.py

环境变量

成本

许可证

麻省理工学院