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MCP Server · AI代理

MCP agribalyse

一个基于MCP协议的服务器,用于查询和分析ADEME Agribalyse 3.1数据集中的食品环境指标数据。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 8@modelcontextprotocol/inspector
PythonAPI集成AI代理

快速开始

作者 / 组织
tracy040401
提供方
tracy040401
运行时
Node.js

工具数量

8

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

3

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP agribalyse 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 8 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;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx run src/agribalyse/server.py

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 Node.js,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 8 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

mcp服务器agribalyse

🌿 用于查询ADEME Agribalyse 3.1数据集的模型上下文协议(MCP)服务器。

该MCP服务器提供了与Agribalyse公共API交互的工具和资源,使大型语言模型能够检索和分析食品的环境影响数据。

⚠️ 注意:此服务器基于 FastMCP 框架并得到积极维护。API覆盖范围可能会发生变化。

______________________________________________________________________

🚀 概述

Agribalyse是ADEME发布的一个数据集,为数千种食品提供环境指标(气候影响、用水、生态毒性等)。

此MCP服务器允许LLM:

  • 搜索食品数据。
  • 综合环境指标。
  • 列出可能的筛选值。
  • 了解数据集结构。

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🧰 工具

工具名称描述
read_lines从Agribalyse数据集中查询行
get_values获取给定文本字段的不同值
get_metric_agg在数值字段上计算单个度量(平均值、最小值等)
get_simple_metrics_agg一次计算一个或多个字段的指标
get_words_agg检索文本字段中最常见的标记
read_schema获取数据集的完整列架构
read_safe_schema获取列架构的简化版本
read_api_docs从ADEME API获取完整的OpenAPI规范

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📚 资源

URI描述
agribalyse://fields允许查询的文本字段列表
agribalyse://filesADEME发布的可用数据文件
agribalyse://sample-lines数据集行示例
agribalyse://columns/sortables可用于排序的字段
agribalyse://metrics/fields可用于聚合的数字字段
agribalyse://metrics/types支持的度量类型(平均值、总和、百分位数等)
agribalyse://fields/descriptions每个数据集列的人类可读描述

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💬 提示

此服务器还包括预定义的提示,以便于交互:

  • search_product:询问指定产品的环境信息
  • ask_stat:询问指标的具体指标
  • compare_products:通过一个指标比较两个产品
  • list_field_values:列出给定字段的可能值
  • sample_prompt:要求预览示例数据
  • explain_indicator:要求对指标进行解释
  • custom_query_prompt:引导查询细化的提示链

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🧪 调试

您可以使用以下命令检查服务器行为:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx run src/agribalyse/server.py

或者使用以下命令跟踪日志:

mcp dev server.py

🧑‍💻 客户端示例

为了使用客户端测试MCP服务器,提供了一个使用OpenAI的示例客户端实现。

使用以下命令运行客户端:

python client/client.py

这将执行示例提示并显示服务器响应,使您能够观察MCP服务器如何处理请求。

🧪 运行测试

要使用pytest运行测试套件,请确保您的虚拟环境已激活,然后运行:

pytest tests/test_mcp_tools

这将执行所有单元测试并验证MCP工具集成。

👩‍💻 维护者

作者:特蕾西·安德烈

组织:积极的解决方案

联系: tracy.andre@food-pilot.eu

工具与能力

工具数量

8

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

环境数据Python本地部署食品分析MCP协议数据集查询API集成

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 8 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 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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AI代理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。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
MCP agribalyse

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Time 7365cb6d

MCP.so

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Server Everything (everything)

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

MCP agribalyse 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx @modelcontextprotocol/inspector uvx run src/agribalyse/server.py,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP agribalyse 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP agribalyse 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。

MCP agribalyse 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP agribalyse 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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