Vectrix MCP Server

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• 项目简介
  • Vectrix MCP 服务器将 Vectrix 的预测、分析、回归等功能暴露为 MCP 工具和资源，供 Claude Desktop/Code 等 MCP 客户端按标准 JSON-RPC 调用。
• 主要功能点
  • 提供工具（Tools）以执行时间序列任务，如 forecast_timeseries、forecast_csv、analyze_timeseries、compare_models、run_regression、detect_anomalies、backtest_model、list_sample_datasets、load_sample_dataset 等。
  • 注册并暴露资源（Resources），如 vectrix://models、vectrix://api-reference，用于获取可用模型列表和 API 参考。
  • 提供 Prompts（Prompts），如 forecast_workflow、regression_workflow，用于引导 LLM 与 Vectrix 的交互流程。
  • 通过 MCP 服务器实现 JSON-RPC 请求处理、会话管理、能力声明，并支持多传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket）等扩展。
• 安装步骤
  • 安装 MCP 服务端依赖并安装 vectrix：
    • pip install "mcp[cli]" vectrix
• 服务器配置（配置信息用于 MCP 客户端，请根据仓库信息生成准确的配置）
  • serverName: vectrix
  • command: uv
  • args: ["run", "python", "/path/to/mcp/server.py"]
  • transport: stdio 注：serverName 用于 MCP 客户端在本地注册与连接，command/args 为启动服务器的命令与参数，实际路径请替换为服务器在你的环境中的路径。vectrix 服务器在代码中实际使用的名称为 “Vectrix Forecasting”，但在 MCP 客户端连接配置里常以别名 vectrix 指定服务器。
• 基本使用方法
  • 启动服务器后，在 MCP 客户端添加服务器时指定上述启动命令与参数，即可通过 MCP 调用 vectrix 的工具与资源。
  • 通过工具执行时间序列预测、分析、回归等任务，或通过资源获取模型列表与 API 参考，LLM 客户端即可利用此后端进行上下文丰富的对话式调用。
  • 客户端与服务器通过 JSON-RPC 进行通信，服务器处理请求并返回结构化 JSON 响应。