Kolada MCP Server 使用说明

项目简介

Kolada MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务，旨在桥接大型语言模型 (LLM) 和瑞典 Kolada 数据库。Kolada 数据库是瑞典 муниципальной 和 региональной 统计数据的综合资源库。通过 Kolada MCP Server，LLM 应用可以便捷地访问和分析数千个关键绩效指标 (KPI)，从而实现数据驱动的分析、比较和公共部门统计数据的探索。

主要功能点

语义搜索KPI: 通过自然语言描述查找相关的 KPI。
分类筛选KPI: 按主题类别（例如，人口统计、经济、教育）访问 KPI。
市/区数据检索: 获取精确的 KPI 数据点或历史时间序列数据。
跨年比较分析: 计算多年来所有市/区 KPI 绩效的变化。
跨KPI关联分析: 分析不同 KPI 之间在市/区层面的关系。
工具化操作: 提供一系列工具，例如列出运营领域、获取特定领域的 KPI、搜索 KPI 元数据、获取 Kolada 数据、跨市/区分析 KPI 以及比较 KPI。

安装步骤

安装 uv: 强烈建议使用 'uv' 包管理器来安装 Kolada MCP Server 的依赖，确保环境干净。
```
pip install uv
```
同步依赖: 在仓库根目录下，使用 'uv sync' 命令安装所有必要的 Python 包。
```
uv sync
```

服务器配置

Kolada MCP Server 旨在与 MCP 客户端（例如 Claude Desktop）配合使用。您需要在 MCP 客户端中配置服务器连接信息。以下是 Claude Desktop 客户端的 'claude_desktop_config.json' 配置文件示例，展示了如何配置 Kolada MCP Server：

{
  "mcpServers": {
    "Kolada": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "[kolada-mcp 仓库路径]/src", // 请替换为您的 kolada-mcp 仓库 src 目录的绝对路径
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

配置参数说明:

'server name': 'Kolada' - 服务器名称，可以自定义，用于在客户端中标识该服务器。
'command': 'uv' - 启动服务器的命令，这里使用 'uv run' 来运行 Python 脚本。
'args': 启动参数列表:
- '--directory': '[kolada-mcp 仓库路径]/src' - 指定 Kolada MCP Server 代码所在的 'src' 目录。请务必将 '[kolada-mcp 仓库路径]' 替换为您实际的仓库路径。
- 'run': 'uv run' 的子命令，用于运行 Python 脚本。
- 'server.py': 服务器主程序脚本名称。

注意: 请将 '[kolada-mcp 仓库路径]' 替换为您本地 'kolada-mcp' 仓库 'src' 目录的实际绝对路径。您可以在 Claude Desktop 的开发者设置中找到 'claude_desktop_config.json' 文件的位置。修改配置文件后，需要重启 Claude Desktop 才能使配置生效。

基本使用方法

启动服务器: 按照上述配置，当您在 MCP 客户端中选择 "Kolada" 服务器时，客户端会根据配置的命令和参数启动 Kolada MCP Server。您也可以在终端中手动运行以下命令来启动服务器进行开发和测试：
```
uv run mcp dev kolada-mcp.py
```
使用 MCP Inspector 测试: 您可以打开 MCP Inspector 在浏览器中访问 'http://localhost:5173'，使用 Inspector 界面测试各个工具，检查返回数据，并调试服务器交互。
在 LLM 客户端中使用: 配置完成后，在支持 MCP 协议的 LLM 客户端（例如 Claude Desktop）中，您就可以通过自然语言指令调用 Kolada MCP Server 提供的工具，查询和分析 Kolada 数据库中的数据。例如，您可以向 Claude 提问："瑞典过去五年学前教育质量提升最快的地区是哪里？"，LLM 将利用 Kolada MCP Server 提供的工具进行数据分析并给出答案。

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