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MCP Server · 数据服务

Datacommons MCP

Data Commons MCP服务器是一个用于从Data Commons实例获取公共统计数据的MCP协议服务器,支持多种数据输出模式和高级配置选项。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
数据分析Python知识图谱

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作者 / 组织
cfdude
提供方
cfdude
运行时
Python

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1 个

MCP World

选型结论

Datacommons MCP 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uvx datacommons-mcp serve http [--port <PORT>]

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

数据共享MCP服务器

这是一个模型上下文协议(MCP)服务器,用于从以下位置获取公共统计数据 数据共享 实例。

Data Commons是一个开放的知识库,提供跨多个公共数据集和统计数据的统一视图。此服务器允许任何启用MCP的代理或客户端查询数据共享知识图。

特性

  • 符合MCP标准: 实现模型上下文协议以实现无缝代理集成。
  • 数据共享访问: 从基础datacommons.org知识图中获取公共统计数据和数据。
  • 自定义实例支持: 可以配置为使用自定义数据共享实例。
  • 灵活服务: 通过可流式传输的HTTP和stdio运行。
  • 大数据集处理: 大型观察查询的自动分页和流式处理。
  • 多种输出模式: 在屏幕显示、自动CSV导出或强制文件输出之间进行选择。
  • 多文件导出: 按地点、地点类型、日期或块大小拆分大型导出。
  • 数据谱系: CSV导出包括用于数据来源的全面沿袭标头。
  • 进度流: 通过STDIO或SSE传输实时进度更新。

快速入门

先决条件

  1. 您必须有一个数据共享API密钥;创建一个 apikeys.datacommons.org.
  2. 安装 uv 通过遵循 官方安装说明.

配置

在shell中设置以下必需的环境变量:

export DC_API_KEY=

启动服务器

以两种模式之一从命令行运行服务器:

流式HTTP

这将使用Streamable HTTP运行服务器。

# Runs on default port 8080
uvx datacommons-mcp serve http [--port 
]

服务器将在以下时间可用 http://localhost: /mcp.

标准

此传输模式用于本地集成,并在客户端中以编程方式配置(如Gemini CLI设置),以便通过以下方式进行通信 stdio.

uvx datacommons-mcp serve stdio

客户

您可以使用任何启用MCP的代理或客户端连接到正在运行的服务器。例如,请参见 数据共享MCP文档 有关连接的指南:

或者查看您首选客户端的文档,了解如何使用上面列出的命令进行配置。

高级配置

服务器选项

HTTP模式选项

uvx datacommons-mcp serve http [OPTIONS]
选项默认值描述
--port8080运行HTTP服务器的端口
--progress-transportstdio传输进度更新(stdio 或 sse)
--verbosefalse启用详细进度日志记录
--sse-port8081SSE进程服务器端口(使用SSE传输时)
--storage-dir./datacommons-data导出数据文件的目录

stdio模式选项

uvx datacommons-mcp serve stdio [OPTIONS]
选项默认值描述
--verbosefalse启用详细进度日志记录
--storage-dir./datacommons-data导出数据文件的目录

大数据集处理

服务器通过基于分页的流和行数阈值自动处理大型数据集:

  1. 自动模式(默认): 自动检测大型数据集并将其流式传输到CSV文件。文件模式在以下情况下触发:

- API返回多个页面(检测到分页),或者 - 响应超过行阈值(默认值:500行)

  1. 屏幕模式: 强制筛选所有结果(对于大型数据集请谨慎使用)。
  2. 文件模式: 强制将所有结果保存到CSV文件,即使是小数据集。

行阈值可防止大型单页响应淹没上下文窗口。通过配置 DC_SCREEN_ROW_THRESHOLD 环境变量。

输出文件保存到可配置的存储目录(默认: ./datacommons-data)带有时间戳的文件名。通过配置存储目录 --storage-dir CLI选项或 DC_STORAGE_DIR 环境变量。

多文件导出

对于非常大的数据集,您可以使用不同的策略将导出拆分为多个文件:

策略描述
by_place每个唯一位置DCID一个文件
by_place_type每个地方类型(州、县等)一个文件
by_date每年一个文件
by_chunk每个文件的固定行数

每个多文件导出都包含一个描述所有导出文件的清单JSON文件。

数据行标题

CSV导出包括全面的沿袭标头作为每个文件顶部的注释:

# ============================================================
# Data Commons MCP Server Export
# ============================================================
# Query:
#   variable_dcid: Count_Person
#   variable_name: Total Population
#   place_dcid: country/USA
#   child_place_type: State
# Date Filter:
#   date_filter: range
#   date_range_start: 2019-01-01
#   date_range_end: 2021-12-31
# Source:
#   source_id: CensusACS5YearSurvey
#   source_url: https://data.census.gov
# Export:
#   server_version: 1.2.0
#   timestamp: 2024-01-15T10:30:00Z
#   total_pages: 5
# ============================================================
#
place_dcid,place_name,place_type,variable_dcid,variable_name,date,value,source_id
...

要禁用沿袭标头,请设置 include_lineage=False 在配置中。

进度流

服务器支持在大数据获取期间实时更新进度:

STDIO传输(默认) 进度消息以JSON格式写入stderr,适用于程序化解析。

苏格兰和南方能源公司运输 对于基于web的客户端,可以通过服务器发送事件流式传输进度:

uvx datacommons-mcp serve http --progress-transport sse --sse-port 8081

连接到 http://localhost:8081/events 以接收实时进度更新。

环境变量

变量必填描述
DC_API_KEY是您的数据共享API密钥
DC_API_ROOT否自定义API根URL
DC_WEBSITE_ROOT否自定义网站根URL
DC_STORAGE_DIR否用于存储导出数据文件的目录(默认: ./datacommons-data)
DC_OUTPUT_FORMAT否文件导出的默认格式: csv 或 json (默认值: csv)
DC_MAX_PAGES否分页请求中可获取的最大页面数(默认值: 100)
DC_INCLUDE_LINEAGE否在CSV导出中包含数据沿袭标头(默认值: true)
DC_MULTI_FILE_EXPORT否使用配套CSV启用多文件导出(默认值: false)
DC_SCREEN_ROW_THRESHOLD否在自动模式下返回屏幕的最大行数;较大的响应将转到文件(默认值: 500)

使用带有自定义数据共享的MCP工具

跟随 MCP工具与自定义数据共享使用指南 设置自定义配置所需的其他环境变量。

版本历史

v1.2.0版本

  • 为大型数据集添加了基于分页的流式传输
  • 为多页响应添加了自动CSV导出
  • 添加了输出模式选择(自动、屏幕、文件)
  • 增加了传输抽象层(STDIO、SSE)
  • 添加了用于实时进度流的SSE服务器
  • 添加了具有分割策略的多文件导出
  • 在CSV导出中添加了全面的数据沿袭标头

v1.1.x

  • 具有核心MCP功能的初始版本
  • 搜索指标并获取观察工具
  • 自定义数据共享支持

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数据查询Python本地部署统计数据分析MCP协议数据导出知识图谱

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Datacommons MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx datacommons-mcp serve http [--port <PORT>],运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Datacommons MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Datacommons MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Datacommons MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Datacommons MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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