Plonky预测MCP服务器
将AI代理连接到 文件 用于时间序列预测和回溯测试。
设置
pip install -r requirements.txt配置
将API密钥设置为环境变量：
export PLONKY_API_KEY="plk_your_key_here"没有钥匙？这 register 该工具可以创建一个帐户并返回一个，或者在以下网址注册 plonky.ai 并在设置中生成密钥。
自动密钥持久化
如果没有 PLONKY_API_KEY env-var已设置，服务器将进行检查 ~/.plonky/api_key。当您通过 register 工具，密钥会自动保存在那里，以便后续运行重用相同的帐户。要重置，请删除文件：
rm ~/.plonky/api_key用法
克劳德桌面/光标
添加到MCP配置(claude_desktop_config.json 或光标设置）：
{
"mcpServers": {
"plonky": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/mcp-server/server.py"],
"env": {
"PLONKY_API_KEY": "plk_your_key_here"
}
}
}
}直接的
python server.py可用工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
register | 创建一个Plonky帐户并获得一个API密钥 |
get_credits | 检查信用余额 |
upload_data | 上传CSV数据 |
list_datasets | 列出上传的数据集 |
analyze_dataset | 获取汇总统计数据和数据质量信息 |
create_forecast | 运行预测（投票直到完成） |
get_forecast | 获取现有预测的结果 |
create_backtest | 对准确性指标的预测进行回溯测试 |
create_forecast_batch | 一次预测多个维度 |
学分
每个预测花费1个学分。回溯测试成本维度×周期计数积分。新账户从50个学分开始。充值至 plonky.ai/计费 0.33美元/学分。
数据粒度
预测引擎在以下条件下运行 日粒度所有输入数据在内部转换为每日时间序列，预测输出始终为每日。每日或次每日数据效果最佳。接受每周或每月的数据，但观测值之间的差距为零，这降低了预测的准确性。这 periods 参数在 create_forecast 是未来的数字 天 预测。
代理技能
这 plonky-forecasting/ 目录包含 代理技能 使用完整的工作流程指南。请将您的代理指向 plonky-forecasting/SKILL.md 用于端到端指令。