MCP Statcan

加拿大统计局MCP服务器


加拿大统计局的MCP服务器和CLI Web数据服务（WDS） 和 SDMX REST API.为任何MCP客户端（Claude、Cursor、VS Code Copilot、Gemini）提供对加拿大统计数据的结构化访问。包括一个独立 statcan CLI用于直接下载，无需LLM。

托管在Render上——大多数用户不需要安装。看 快速开始.

⚠️ LLM可能会伪造数据。始终根据以下内容核实重要数字 加拿大官方统计数据来源.

______________________________________________________________________

目录

• 快速开始
• 示例
• 客户端设置
• Claude.ai如何使用此服务器
• MCP提示
• statcan命令行界面
• 功能和工具
• 项目结构
• 已知问题

______________________________________________________________________

快速开始

选择适合你的选项。您不需要为选项1安装任何东西。

选项1——使用托管服务器（推荐）

直接连接到Render上的公共服务器。不 uv，没有终端，没有本地设置。

克劳德桌面/Claude.ai

1. 打开 设置→ 连接器→ 添加自定义连接器
2. 姓名： mcp-statcan
3. 网址： https://mcp-statcan.onrender.com/mcp
4. 保存并重新启动

克劳德代码

claude mcp add statcan --transport http https://mcp-statcan.onrender.com/mcp --scope global

托管服务器提供所有WDS+SDMX工具。数据库工具（SQLite）需要本地设置（选项3）——它们被有意排除在共享服务器之外。

______________________________________________________________________

选项2——自主机HTTP（WDS+SDMX，无数据库）

使用与托管版本相同的工具运行本地服务器。

步骤1 --安装 uv:

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

步骤2 --启动服务器：

uvx statcan-mcp-server --transport http
# Listening at http://localhost:8000

步骤3 --将您的客户端连接到 http://localhost:8000/mcp.

______________________________________________________________________

选项3——完全本地设置（WDS+SDMX+SQLite）

选项2中的所有内容，以及用于使用SQL存储和查询数据的数据库工具。通过stdio运行。

步骤1 --安装 uv （与上述相同）。

步骤2 --使用中的stdio代码段配置您的客户端 客户端设置 在......下面

uvx 首次使用时自动下载并运行服务器。

______________________________________________________________________

选项4-- statcan CLI（不需要LLM）

直接从终端下载StatCan数据。看 statcan命令行界面.

uvx statcan-mcp-server        # installs the package
statcan search "labour force"
statcan download 14-10-0287-01 --last 12 --output lfs.csv

______________________________________________________________________

示例

聊天示例

仪表板示例

______________________________________________________________________

客户端设置

托管服务器（选项1）

克劳德桌面 --设置→ 连接器→ 添加自定义连接器

• 姓名： mcp-statcan
• 网址： https://mcp-statcan.onrender.com/mcp

克劳德代码

claude mcp add statcan --transport http https://mcp-statcan.onrender.com/mcp --scope global

光标 — .cursor/mcp.json （项目）或 ~/.cursor/mcp.json （全球）：

{
  "mcpServers": {
    "statcan": {
      "url": "https://mcp-statcan.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

VS代码（GitHub副本） — .vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "statcan": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp-statcan.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

______________________________________________________________________

自托管HTTP（选项2）

开始 uvx statcan-mcp-server --transport http 首先，然后配置您的客户端。

大多数客户需要 mcp-proxy 桥接stdio↔ HTTP。Claude Code本机连接。

克劳德桌面 --设置→ 开发者→ 编辑配置：

{
  "mcpServers": {
    "statcan": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-proxy", "--transport", "streamablehttp", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

克劳德代码

claude mcp add statcan --transport http http://localhost:8000/mcp --scope global

光标/VS码/双子座 --同样的 mcp-proxy 包装，指向 http://localhost:8000/mcp.

______________________________________________________________________

完全本地/stdio（选项3）

克劳德桌面 --设置→ 开发者→ 编辑配置：

{
  "mcpServers": {
    "statcan": {
      "command": "uvx",
      "args": ["statcan-mcp-server", "--db-path", "/Users//.statcan-mcp/statcan_data.db"]
    }
  }
}

通过 --db-path 一条绝对的路径。Claude Desktop覆盖子流程 HOME env-var，这可能会破坏默认路径解析。

克劳德代码

claude mcp add statcan --scope global -- uvx statcan-mcp-server

光标/VS码/双子座 --使用 uvx statcan-mcp-server 作为stdio命令。

______________________________________________________________________

Claude.ai如何使用此服务器

Claude.ai（web）没有bash沙盒——它不能运行shell命令。相反，它使用MCP工具进行发现和 Python脚本工具 在不扩大上下文窗口的情况下获取数据。

模式：

1. MCP tools (small payloads — metadata only):
   search_cubes_by_title("labour force")  → productId
   get_sdmx_structure(productId=...)      → dimension layout + codes
   get_sdmx_key_for_dimension(...)        → OR key for large dimensions

2. Python script (data never enters context):
   url = "https://mcp-statcan.onrender.com/files/sdmx/
/?lastNObservations=12"
   → validate URL domain → write to ./statcan_
.csv → print summary only

3. Follow-up script (analysis from local file):
   rows = list(csv.DictReader(open("./statcan_
.csv")))
   → filter / sort / aggregate → print only the result

get_sdmx_data 在托管服务器上始终返回 download_csv URL而不是内联数据——无论响应大小如何，数据都不会出现在上下文窗口中。

克劳德代码（bash沙盒） 使用 statcan 改为CLI：

statcan search "labour force"
statcan download 14-10-0287-01 --last 12 --output ./lfs.csv
awk -F',' 'NR>1 && $1=="Canada"' ./lfs.csv | sort -t',' -rn -k5 | head -10

______________________________________________________________________

MCP提示

服务器提供了五个提示，可以在支持的客户端中作为斜线命令访问。每个都有双指令——Claude Code（bash）和Claude.ai web（Python脚本）。

克劳德代码中的用法：

/statcan-data-lookup topic="consumer price index" analysis_goal="trend last 5 years"
/statcan-download product_id=18100004 last_n=24

______________________________________________________________________

statcan命令行界面

一个独立的CLI，用于在没有LLM的情况下下载StatCan数据。将管道友好的CSV/JSON输出到stdout；进度和错误将转到stderr。

安装：

pip install statcan-mcp-server   # or: uvx statcan-mcp-server (no install)

命令：

statcan search             Search tables by keyword
statcan metadata 
    Show table structure (dimensions + members)
statcan download 
    Download observations via SDMX
statcan vector ...    Download one or more vector series
statcan codeset                  Show StatCan code definitions (UOM, frequency, etc.)

常用用法：

# Find a table
statcan search "consumer price index"
statcan search "labour force" --max-results 10 --format json

# Inspect structure before downloading
statcan metadata 18-10-0004-01
statcan metadata 18100004 --full        # show all dimension members

# Download data
statcan download 18-10-0004-01 --last 12 --output cpi.csv
statcan download 18-10-0004-01 --key "1.1.1" --start 2020-01 --end 2024-12
statcan download 18-10-0004-01 --last 5 --dry-run   # preview SDMX URL

# Download by vector ID
statcan vector v41690973 --last 24 --output series.csv
statcan vector v41690973 v41690974 --last 12 --output multi.csv

# Decode numeric codes
statcan codeset --type uom
statcan codeset --type frequency --format json

输出格式： csv （默认下载/矢量）， table （搜索/元数据/代码集的默认值）， json

管道样式：

# Top 10 by value
statcan download 14-10-0287-01 --last 1 --format csv \
  | awk -F',' 'NR>1' | sort -t',' -k5 -rn | head -10

# Extract unique geographies
statcan download 14-10-0287-01 --last 1 --format csv \
  | awk -F',' 'NR>1 {print $1}' | sort -u

# Chain search → download
PID=$(statcan search "CPI" --format json | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)[0]['Product ID'])")
statcan download $PID --last 12 --output cpi.csv

有关完整的CLI参考，请参阅 cli.md.

______________________________________________________________________

功能和工具

SDMX工具--服务器端过滤数据提取

只返回您请求的切片。无法下载完整表格。

关键语法 （传给 get_sdmx_data):

• "1.2.1" --地理=1，性别=2，年龄=1
• ".2.1" --所有地区（通配符），性别=2，年龄=1
• "1+2.2.1" --地理1或2，性别=2，年龄=1

注： 通配符(.)在大于30个代码的维度上，返回稀疏、不可预测的样本。使用 get_sdmx_key_for_dimension 以获得正确的OR键。

WDS发现和元数据

WDS系列分辨率和变化检测

复合和数据库工具 *（仅限本地/stdio模式）*

这些工具在托管的Render服务器上不可用——SQLite是每个进程的，不会在用户之间共享。

典型工作流程

Claude.ai网站（托管服务器）：

1. search_cubes_by_title("unemployment rate")
   → productId e.g. 14100287

2. get_sdmx_structure(productId=14100287)
   → dimension positions + sample codes

3. get_sdmx_key_for_dimension(productId=14100287, dimension_position=3)
   → or_key for large dimensions

4. get_sdmx_data(productId=14100287, key=".2.1", lastNObservations=24)
   → returns download_csv URL

5. Python script: validate URL domain → write to ./statcan_14100287.csv → analyze → print summary

克劳德代码（bash沙盒）：

statcan search "unemployment rate"
statcan metadata 14100287
statcan download 14-10-0287-01 --last 24 --output ./lfs.csv
awk -F',' 'NR>1 && $1=="Canada"' ./lfs.csv | sort -t',' -rn -k5 | head -10

______________________________________________________________________

项目结构

src/
├── api/
│   ├── cube/
│   │   ├── discovery.py         # search_cubes_by_title, get_all_cubes_list
│   │   ├── metadata.py          # get_cube_metadata
│   │   └── series.py            # get_series_info, change detection
│   ├── vector/
│   │   └── vector_tools.py      # vector series, bulk range fetch
│   ├── sdmx/
│   │   └── sdmx_tools.py        # get_sdmx_structure, get_sdmx_data, get_sdmx_key_for_dimension
│   ├── composite_tools.py       # fetch_vectors_to_database, store_cube_metadata (stdio only)
│   └── metadata_tools.py        # get_code_sets
├── cli/
│   ├── main.py                  # statcan CLI entry point (Typer app)
│   ├── output.py                # write_output, format helpers
│   └── commands/
│       ├── search.py            # statcan search
│       ├── metadata.py          # statcan metadata
│       ├── download.py          # statcan download
│       ├── vector.py            # statcan vector
│       └── codeset.py           # statcan codeset
├── db/                          # SQLite connection, schema, queries (stdio only)
├── models/                      # Pydantic input models
├── util/
│   ├── registry.py              # ToolRegistry — @decorator → MCP Tool schema
│   ├── truncation.py            # Response truncation + pagination guidance
│   ├── sdmx_json.py             # SDMX-JSON → tabular rows
│   └── cache.py                 # 1-hour TTL cache for cube list
├── config.py                    # BASE_URL, SDMX_BASE_URL, RENDER_BASE_URL, TRANSPORT, PORT
└── server.py                    # create_server(), MCP Prompts, HTTP routes (/files/sdmx/), CLI

______________________________________________________________________

已知问题

______________________________________________________________________

Made with ❤️❤️❤️ for Statistics Canada

GitHub • Report Bug • Statistics Canada