Kolada MCP服务器
Kolada MCP服务器 实现了大型语言模型（LLM）和 科拉达，瑞典综合市政和区域统计数据库。它提供了对数千个关键绩效指标（KPI）的结构化访问，促进了对公共部门统计数据的丰富、数据驱动的分析、比较和探索。
概述
Kolada MCP Server充当基于LLM的应用程序和Kolada数据库之间的智能中间件，允许轻松查询和分析与瑞典市政当局和地区相关的数据。凭借语义搜索功能和强大的分析工具，Kolada MCP大大简化了在Kolada中导航和解释大量KPI的过程。
查询示例
向Kolada MCP Server提出需要数据分析的复杂问题：
- 在瑞典，一个家庭应该搬到哪里去寻找经济适用房、好学校和医疗保健？
- 调查Västernorland失业与精神疾病之间的联系。
- 确定过去五年中学前教育质量增长最快的城市。
- 创建一个仪表板，可视化拥有最佳和最差公共交通的城市。
特性
- 语义搜索：KPI的自然语言查询。
- 类别筛选：访问按主题领域分组的关键绩效指标。
- 市政和区域数据检索：获取KPI数据或历史时间序列。
- 多年比较分析评估各市的KPI绩效变化。
- 交叉KPI相关性：分析KPI之间的关系。
可用工具
- 列表_操作_区域：检索可用的KPI类别。
- get_kpis_by_operating_area：在类别下列出KPI。
- search_kpis：使用语义搜索发现KPI。
- 获取\_ kpi_medata：访问详细的KPI元数据。
- fetch_kolada_data：检索KPI值。
- 分析跨城市性：深入的市级KPI分析。
- compare.kpi：评估KPI相关性。
- list_城市：列出市政ID和名称。
快速开始
Kolada MCP服务器包括预缓存的KPI元数据。删除 kpi_embeddings.npz 刷新。
安装
使用 uv 要安装Kolada MCP依赖项：
uv sync在当地发展
在本地启动服务器：
uv run mcp dev server.py打开 MCP检查员 在 http://localhost:5173 进行测试和调试。
Claude桌面集成
编辑您的 claude_desktop_config.json 要添加Kolada MCP服务器：
Docker镜像（本地构建）
"KoladaDocker": {
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"--name",
"kolada-mcp-managed",
"kolada-mcp:local"
],
"command": "docker",
"env": {}
}通过PyPI预构建容器
"KoladaPyPI": {
"args": ["kolada-mcp"],
"command": "/Users/hugi/.cargo/bin/uvx"
}本地UV执行（无Docker）
替换 [path to kolada-mcp] 使用您的本地目录：
"KoladaLocal": {
"args": [
"--directory",
"[path to kolada-mcp]/src/kolada_mcp",
"run",
"kolada-mcp"
],
"command": "uv"
}更新后重新启动Claude Desktop。
贡献
欢迎投稿！在GitHub上提交问题、增强功能或PR。
免责声明
Kolada MCP Server是独立开发的，不受RKA或其他组织的认可或附属。
许可证
Kolada MCP服务器根据 Apache许可证2.0.