MCP Sweden

mcp瑞典

生产准备就绪 模型上下文协议 瑞典开放数据服务器。通过以下方式将任何兼容MCP的人工智能助手连接到10个瑞典政府、统计、媒体、金融和公共服务API 57工具 -不需要API密钥。

特性

所有数据源都是免费的，不需要身份验证。

快速开始

使用托管实例（推荐）

公共实例正在运行 瑞典.mcp.namraks.com。无需设置：

克劳德代码：

claude mcp add mcp-sweden --transport http https://sweden.mcp.namraks.com/mcp

克劳德桌面 (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-sweden": {
      "url": "https://sweden.mcp.namraks.com/mcp"
    }
  }
}

在本地运行

# Clone and install
git clone https://github.com/Namraks-Labs/mcp-sweden.git
cd mcp-sweden
pip install -e .

# Start via stdio (for Claude Desktop / Claude Code)
fastmcp run mcp_sweden.server:mcp

# Or start via HTTP
fastmcp run mcp_sweden.server:mcp --transport http --port 8000

Claude桌面配置（本地stdio）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-sweden": {
      "command": "fastmcp",
      "args": ["run", "mcp_sweden.server:mcp"]
    }
  }
}

码头工人

docker build -t mcp-sweden .
docker run -p 8000:8000 mcp-sweden

建筑

服务器使用基于约定的自动发现架构，其灵感来自 mcp-巴西每个数据源都是一个自包含的子包，在启动时会自动检测和挂载。

src/mcp_sweden/
├── server.py            # Root server — auto-discovers and mounts features
├── settings.py          # Configuration via environment variables
├── _shared/             # Shared utilities (HTTP client, cache, rate limiter)
└── data/                # Feature subpackages (auto-discovered)
    ├── riksdag/         # Each feature has:
    │   ├── __init__.py  #   FEATURE_META declaration
    │   ├── server.py    #   FastMCP server with tool registration
    │   ├── client.py    #   HTTP client for the API
    │   ├── tools.py     #   Tool implementations
    │   └── schemas.py   #   Pydantic response models
    ├── scb/
    ├── kolada/
    ├── skolverket/
    ├── sverigesradio/
    ├── avanza/
    ├── bolagsverket/
    ├── sl/
    ├── begagnad/
    └── solar/

添加新的数据源就像按照惯例创建新的子包一样简单——注册表在启动时会自动发现它。

配置

发展

# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Lint & format
ruff check src/
ruff format src/

# Type check
mypy src/

贡献

欢迎投稿！要添加新的瑞典数据源：

1. 在下创建子包 src/mcp_sweden/data//
2. 定义 FEATURE_META 在 __init__.py
3. 实施工具 tools.py 并将其注册到 server.py
4. 在中添加Pydantic模式 schemas.py 以及HTTP调用 client.py
5. 提交拉取请求

请参阅现有数据源以供参考。

许可证

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