MCP bcrp

mcp-bcrp

用于Banco Central de Reservea del Perú（BCRP）Statistical API的MCP服务器和Python库。直接从您的AI代理或Python环境访问5000多个宏观经济指标。

 ](https://www.python.org/downloads/)  ](https://pypi.org/project/mcp-bcrp/) 

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目录

• 概述
• 特性
• 需求
• 安装
• 配置
• 用法

- MCP服务器 - Python库

• 可用工具
• 关键指标
• 搜索引擎
• 建筑
• 限制和警告
• 贡献
• 许可证
• 致谢

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概述

这 mcp-bcrp 该包通过模型上下文协议（MCP）提供了一个到BCRP统计数据库的标准化接口。它既支持直接使用Python，也支持与人工智能助手（如Claude、Gemini和其他MCP兼容代理）的集成。

库实现了：

• 用于高效数据检索的异步HTTP客户端
• 具有模糊匹配功能的确定性搜索引擎
• 查询规范化的西班牙语处理
• 自动频率检测（每日、每月、每季度、每年）

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特性

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需求

• Python 3.10或更高版本
• API请求的Internet连接
• 依赖关系： httpx, pandas, fastmcp, rapidfuzz, matplotlib

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安装

来自PyPI（发布时）

pip install mcp-bcrp

源自源头

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/mcp-bcrp.git
cd mcp-bcrp
pip install -e .

具有可选依赖关系

pip install "mcp-bcrp[charts]"  # Include matplotlib for chart generation
pip install "mcp-bcrp[dev]"     # Include development dependencies

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配置

MCP服务器配置

将以下内容添加到MCP配置文件中（例如。， mcp_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "bcrp-api": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/absolute/path/to/mcp_bcrp/run.py"]
    }
  }
}

\[！提示\] 如果你已经通过pip安装了该软件包，你也可以使用 ["-m", "mcp_bcrp"] 作为论点。

环境变量

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用法

作为MCP服务器

配置后，MCP兼容的AI助手可以调用服务器：

User: What is the current policy interest rate in Peru?
Agent: [calls search_series("tasa politica monetaria")]
Agent: [calls get_data(["PD04722MM"], "2024-01/2025-01")]

作为Python库

import asyncio
from mcp_bcrp.client import AsyncBCRPClient, BCRPMetadata

async def main():
    # Initialize metadata client
    metadata = BCRPMetadata()
    await metadata.load()
    
    # Search for an indicator (deterministic)
    result = metadata.solve("tasa politica monetaria")
    print(result)
    # Output: {'codigo_serie': 'PD04722MM', 'confidence': 1.0, ...}
    
    # Fetch time series data
    client = AsyncBCRPClient()
    df = await client.get_series(
        series_codes=["PD04722MM"],
        start_date="2024-01",
        end_date="2025-01"
    )
    print(df.head())

asyncio.run(main())

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可用工具（MCP）

可用资源

可用提示

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关键指标

以下是常用的指示器代码：

\[！注意\] 系列代码遵循BCRP命名约定。使用 search_series 为您的查询找到合适的代码。

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搜索引擎

搜索引擎实现了一个为高精度而设计的确定性管道：

Query Input
    │
    ▼
┌─────────────────────────────┐
│  1. Canonicalization        │  Lowercase, remove accents, filter stopwords
└─────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────┐
│  2. Attribute Extraction    │  Currency (USD/PEN), horizon, component type
└─────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────┐
│  3. Hard Filters            │  Eliminate series not matching attributes
└─────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────┐
│  4. Fuzzy Scoring           │  Token sort ratio using RapidFuzz
└─────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────┐
│  5. Ambiguity Detection     │  Return error if top matches are too close
└─────────────────────────────┘
    │
    ▼
Deterministic Result or Explicit Ambiguity Error

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建筑

mcp_bcrp/
├── __init__.py          # Package initialization and version
├── server.py            # FastMCP server with tool definitions
├── client.py            # AsyncBCRPClient and BCRPMetadata classes
└── search_engine.py     # Deterministic search pipeline implementation

run.py                   # MCP server entry point
bcrp_metadata.json       # Cached metadata (17MB, auto-downloaded)

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限制和警告

\[！警告\] API费率限制：BCRP API未公布官方费率限制。在生产应用程序中实现请求之间的适当延迟，以避免IP阻塞。

\[！警告\] 数据新鲜度：元数据缓存(bcrp_metadata.json)可能会变得陈旧。定期删除文件以强制刷新可用指示器。

\[！小心\] 非官方套餐：这是一个独立的实施，没有得到秘鲁中央储备银行的正式认可。数据准确性取决于上游API。

已知限制

1. 日期格式：BCRP API以西班牙语格式返回日期（例如“Ene.2024”）。库会自动处理此问题，但边缘情况可能需要自定义日期解析。

1. 系列可用性：并非所有系列都适用于所有时间段。API返回不可用日期范围的空响应。

1. 元数据大小：完整的元数据文件约为17MB。在慢速连接上，初始加载可能需要几秒钟。

1. 频率检测：库尝试自动检测序列频率，但某些序列可能需要明确的规范。

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贡献

欢迎捐款。请遵循以下指南：

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/improvement)
3. 用描述性消息提交更改
4. 确保所有测试通过(pytest)
5. 提交拉取请求

看 贡献.md 详细指南。

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许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。看 许可证 全文。

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致谢

• 秘鲁中央储备银行 用于提供公共统计API
• FastMCP 用于模型上下文协议框架
• RapidFuzz 用于模糊字符串匹配
• usebcrp 获取有关BCRP API集成的灵感

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另见

这两个库可以一起使用，将秘鲁特定的BCRP数据与世界银行的全球指标相结合，建立全面的宏观经济分析管道。

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免责声明：本软件按“原样”提供，不提供任何形式的保修。作者不对数据中的任何错误或根据本库提供的信息做出的任何决定负责。