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MCP Server · 数据服务

MCP Apps Example

Woody's Wild Guess是一款基于历史数据的交互式铁路项目成本估算工具,适用于长岛铁路(LIRR)基础设施项目的成本预测和分析。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0cloudflared
TypeScriptClaude数据分析Claude Desktop

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作者 / 组织
bobbylite
提供方
bobbylite
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Node.js

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选型结论

MCP Apps Example 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,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

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 cloudflared tunnel --url http://localhost:3001

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-apps-example": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "cloudflared",
        "tunnel",
        "--url",
        "http://localhost:3001"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 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

伍迪的疯狂猜测-LIRR资本项目估算师

一个交互式MCP应用程序,根据MTA报告、纽约州审计长审计和联邦铁路管理局记录中经过验证的历史数据,为长岛铁路(LIRR)资本项目提供成本估算。

概述

Woody's Wild Guess是一个模型上下文协议(MCP)应用程序,通过分析历史成本超支和项目特征来帮助估算LIRR基础设施项目的成本。该应用程序具有一个可搜索的真实LIRR资本项目数据库,其中包含实际成本和估计成本,允许用户浏览已完成的项目并了解历史成本模式。

特性

  • 真实历史数据:根据MTA官方文件、政府审计和联邦记录核实的所有项目成本
  • 交互式项目浏览器:按名称、类别、状态或位置搜索和筛选LIRR资本项目
  • 成本差异分析:查看原始估算与实际最终成本的百分比差异
  • Woody估计算法:根据历史超支模式生成新项目的成本估算
  • 项目类别:扩建、机车车辆、桥梁、信号、容量、车站等
  • 置信水平:基于风险的信心评级(高、中、低、推测性)
  • 漂亮的UI:现代界面,带有LIRR品牌和Woody的Wild Guess标志
  • 无缝MCP集成:适用于Claude Desktop和其他MCP兼容主机

数据源

所有项目成本均从官方来源核实:

  • 麦迪逊中央车站(东区通道):估计43亿美元→ $11.1B实际(超支158%)

- 来源:维基百科(引用联邦记录),《大众交通杂志》,Gothamist

  • 主线第三轨道:估计26亿美元→ $2.5B实际(低于预算4%)

- 来源:Hochul州长新闻稿,铁路轨道与结构,纽约

  • M9型轨道车:估计7.236亿美元→ $735.7M实际(超出1.7%)

- 来源:纽约州审计长2022年和2023年审计报告

  • 列车主动控制(PTC):估计4.28亿美元→ $967.1M实际(超支126%)

- 来源:FRA RRIF贷款文件、MTA新闻稿

  • 牙买加站(1987):估计2.13亿美元→ $342.5M实际(超支61%)

- 来源:维基百科“牙买加站”

无合成数据 -所有数字都来自经过核实的官方记录。

安装

  1. 安装依赖项:
   npm install
  1. 构建UI:
   npm run build
  1. 启动服务器:
   npm run serve

或者在一个命令中同时运行build和serve:

   npm start

服务器将在以下时间可用 http://localhost:3001/mcp.

测试

使用Claude Desktop进行测试(推荐)

  1. 添加到您的Claude桌面配置 在:

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

   {
     "mcpServers": {
       "woodys-wild-guess": {
         "command": "node",
         "args": ["/path/to/mcp-apps-color-picker/server.js"]
       }
     }
   }
  1. 重新启动克劳德桌面 加载服务器
  1. 测试估计器:

- 在Claude Desktop中开始新的聊天 - 问:“给我看看伍迪的疯狂猜测”或“估算LIRR项目成本” - 浏览项目、查看历史数据并获取Woody的估计

使用Claude Web进行测试(通过自定义连接器)

  1. 启动HTTP服务器:
   npm start
  1. 暴露您的本地服务器 使用 cloudflared:
   npx cloudflared tunnel --url http://localhost:3001
  1. 复制生成的URL (例如。, https://random-name.trycloudflare.com)
  1. 在Claude中添加为自定义连接器:

- 转到claude.ai - 点击您的个人资料 - 首选 设置 → 连接器 → 添加自定义连接器 - 粘贴您的cloudflared URL - 保存连接器

  1. 测试估计器 (与克劳德桌面相同)

用法

连接后,让克劳德使用伍迪的《疯狂猜测》:

  • “给我看看伍迪的疯狂猜测”
  • “哪些LIRR项目的成本超支最严重?”
  • “麦迪逊大中央车站的成本估算”
  • “搜索辅助功能项目”
  • “向我展示已完成的车站翻修”

该应用程序支持:

  • 项目搜索:按名称、位置或类别筛选
  • 状态筛选器:查看已完成、正在进行、计划中或正在研究的项目
  • 成本差异分析:参见原始估算与实际最终成本
  • 历史模式:Woody基于经过验证的超限数据的估计
  • 发送估算:将项目详细信息导出回对话

项目结构

mcp-apps-color-picker/
├── package.json              # Dependencies and scripts
├── tsconfig.json             # TypeScript configuration
├── vite.config.ts            # Vite bundler configuration (publicDir: src/public)
├── server.ts                 # MCP server (HTTP) for web testing
├── mcp-app.html              # UI entry point with LIRR styling
├── src/
│   ├── mcp-app.ts            # UI logic and MCP App client
│   ├── lirr-projects.ts      # Verified project data and estimation algorithms
│   ├── vite-env.d.ts         # TypeScript declarations for assets
│   ├── assets/
│   │   └── woody-logo.png    # Woody's Wild Guess logo (inlined in build)
│   └── public/
│       └── img/
│           └── woody-logo.png # Original logo file
└── dist/                     # Build output (generated)
    └── mcp-app.html          # Bundled single-file HTML with inlined assets

运作原理

  1. 服务器注册:登记簿 lirr-estimator 具有指向的UI元数据的工具 ui://woodys-wild-guess/mcp-app.html
  2. 项目数据库: lirr-projects.ts 包含经过验证的历史数据和实际成本
  3. 估计算法: calculateWoodyEstimate() 使用类别乘数、风险因素和历史超限模式
  4. UI渲染:Claude在安全的沙盒iframe中呈现捆绑的HTML
  5. 双向通信:应用程序通过以下方式将项目估算发送回对话 app.updateModelContext()
  6. 资产内联: vite-plugin-singlefile 将所有资源(CSS、JS、图像)内联为base64数据URI

估计方法

Woody's Wild Guess使用加权算法:

woodyGuess =
  (adjustedBase * 0.3) +           // 30% weight on base estimate
  (historicalAverage * 0.6) +      // 60% weight on historical category average
  (adjustedBase * random(±10%))    // ±10% randomness

类别乘数 (基于复杂性):

  • 扩展:1.5倍
  • 容量:1.35倍
  • 电气化:1.4倍
  • 信号:1.25x
  • 车站:1.2倍
  • 机车车辆:1.1倍

历史类别超限 (已验证):

  • 扩建:2.58倍(麦迪逊中央车站)
  • 信号:2.26x(PTC)
  • 车站:1.61x(牙买加站1987)
  • 机车车辆:1.02x(M9型车)
  • 容量:0.96倍(第三轨道-低于预算!)

发展

要修改Woody的狂野猜测:

  1. 编辑用户界面: mcp-app.html 结构和造型
  2. 编辑逻辑: src/mcp-app.ts 用于功能和MCP通信
  3. 添加项目: src/lirr-projects.ts 用于新的验证项目数据
  4. 编辑服务器: server.ts 更改工具行为
  5. 重建: npm run build
  6. 重启: npm run serve

添加新项目

向添加项目时 src/lirr-projects.ts:

  • 仅使用来自官方来源的经过验证的数据
  • 在评论中包含源引用
  • 两者相加 estimatedCost 和 actualCost (如果已完成)
  • 更新 historicalOverruns.averageByCategory 如果添加新类别

了解更多

许可证

麻省理工学院

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

铁路项目TypeScript本地部署成本估算历史数据分析基础设施项目管理

支持客户端

Claude DesktopClaude

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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

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。
  • 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。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 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。

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常见问题

5 条

MCP Apps Example 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx cloudflared tunnel --url http://localhost:3001,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 Apps Example 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 Apps Example 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 Apps Example 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 Apps Example 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

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