关键词

联邦合同政府支出SAM.govUSASpendingTango API采购数据政府数据分析

项目简介

Capture 联邦数据MCP服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务，旨在为大型语言模型 (LLM) 提供便捷的美国联邦政府数据访问能力。它聚合了来自SAM.gov（System for Award Management）、USASpending.gov（联邦支出透明度）和Tango API（统一政府数据平台）的信息，让LLM能够通过自然语言查询来获取联邦采购机会、合同、拨款、供应商详情和支出分析。

主要功能点

  • 联邦实体搜索 (SAM.gov)：根据名称、UEI（唯一实体标识符）、州或NAICS代码搜索在SAM.gov注册的实体/公司。
  • 联邦采购机会 (SAM.gov & Tango API)：查找最新的联邦合同机会，支持按日期范围、关键词、预留类型或州进行筛选。
  • 政府支出数据 (USASpending.gov)：获取特定机构和财政年度的联邦奖励数据、按类别支出明细以及预算资源。
  • 按收款人搜索奖励 (USASpending.gov)：根据收款人名称、财年和金额范围搜索联邦奖励。
  • Tango API 高级查询：
    • 搜索联邦合同和拨款，支持按供应商、机构、NAICS/PSC代码、金额和日期等多种条件筛选。
    • 获取综合的供应商/实体资料，包含SAM.gov的注册信息和历史合同/拨款记录。
    • 获取政府支出摘要和分析，支持按机构、供应商、NAICS、PSC或月份进行分组。
  • 数据整合工具：
    • 实体与奖励联查：将SAM.gov的实体详细信息与其在USASpending.gov上的奖励历史相结合，提供全面的公司政府业务概况。
    • 机会支出背景分析：结合SAM.gov的采购机会和USASpending.gov上类似NAICS代码的历史支出数据，帮助评估市场规模和典型奖励金额。

安装步骤

  1. 环境准备：确保您的系统已安装Node.js (推荐LTS版本)。
  2. 克隆仓库：将此GitHub仓库克隆到您的本地机器。 
    git clone https://github.com/blencorp/capture-mcp-server.git
cd capture-mcp-server
  3. 安装依赖： 
    npm install
  4. 构建项目：此项目使用TypeScript，需要编译为JavaScript才能运行。 
    npm run build
    这将生成可执行的JavaScript文件，通常在 'dist' 目录下。

服务器配置

MCP客户端需要一个JSON配置来启动此服务器。以下是配置此MCP服务器时，您需要在客户端配置中提供的关键信息和参数注释：

  • 服务器名称 (name): 'Capture 联邦数据MCP服务器' - 一个用于标识此服务器的友好名称。
  • 启动命令 (command): 'node' - 指示MCP客户端使用Node.js运行时来执行服务器脚本。
  • 命令参数 (args): '["path/to/your/repo/dist/server.js"]' - 服务器编译后的JavaScript主入口文件路径。请将 'path/to/your/repo' 替换为您实际克隆仓库的本地路径。
  • 环境变量: 在MCP客户端启动此服务器进程之前，您需要在客户端的环境中配置以下环境变量，以启用更多的工具功能：
    • 'SAM_GOV_API_KEY': 您的SAM.gov API密钥。设置此密钥将启用访问SAM.gov提供的实体搜索、机会获取和实体详情等工具。
    • 'TANGO_API_KEY': 您的Tango API密钥。设置此密钥将启用访问Tango API提供的合同、拨款、供应商资料和支出摘要等工具。
    • 'DEBUG': 可选。设置为 'true' 或 '1' 将在服务器运行时输出调试信息到标准错误流。

基本使用方法

一旦MCP客户端成功连接并启动了Capture联邦数据MCP服务器，LLM即可通过调用服务器声明的工具来获取数据。例如：

  • 您可以通过询问LLM来搜索联邦合同：“帮我查找过去一年内，涉及到‘人工智能’的联邦合同，金额在100万到500万美元之间。”
  • 您也可以查询特定公司的政府业务情况：“获取波音公司（Boeing）在SAM.gov的详细注册信息，并显示其最近的联邦奖励。”
  • LLM还可以利用联查工具来分析：“分析这个SAM.gov机会ID为'[某个ID]'的市场背景，提供类似NAICS代码的历史支出数据。”

这些查询将由LLM解析并转化为对相应工具的调用，服务器将执行这些工具并返回结构化的数据结果。

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