内容
# autario-mcp
**人工智能代理的验证数据。** 2,700+ 个公共数据集（世界银行、FRED、欧罗统计局、经合组织、世卫组织、欧洲央行、美国人口普查局、国际货币基金组织）联合在一个本体下，具有内置的统计分析和图表发布功能。将其插入 Claude Desktop、ChatGPT、Cursor 或任何与 MCP 兼容的客户端 | 您的模型将获得它无法幻觉的数字。
[autario.com](https://autario.com/?utm_source=mcp_readme&utm_medium=hero&utm_campaign=marketplace) | [文档](https://autario.com/documentation?utm_source=mcp_readme&utm_medium=hero&utm_campaign=marketplace#api-mcp) | [获取 API 密钥](https://autario.com/account?utm_source=mcp_readme&utm_medium=hero&utm_campaign=marketplace&tab=apikeys)
## 为什么选择 autario-mcp
- **没有幻觉数字。** 每个值都来源于已知的发布者，并引用回原始网址。使用 `verify_value` 来双重检查任何声明。
- **跨数据集连接，无需设置。** 不同数据集的指标共享 `autario_time` + `autario_entity` 影子列，因此 `get_entity_data(USA, [gdp, unemployment, life_expectancy])` 返回一个宽表，自动连接。
- **内置统计基元。** `correlate`、`regression`、`find_drivers`、`lag_analysis`、`seasonality_decomposition` 等，具有效应大小、p 值和纯语言解释。
- **持久的图表。** `publish_chart` 将 Plotly 规范写入 autario.com。结果是一个永久的、可嵌入的网址，如 `autario.com/chart/{slug}` | LLM 构建规范，autario 拉取真实的行，不走幻觉数据路径。
- **与 LLM 无关。** 与 Claude、GPT、Gemini、本地模型兼容 | 任何支持 MCP 的模型。
## 快速演示
安装服务器，然后向您的助手提出以下问题。模型选择合适的工具，并用引用的数据回答。
```text
提问： "是什么驱动了美国的通货膨胀？看看货币供应量、石油价格和失业率。"
工具： list_indicators -> find_drivers
输出： 按相关性排序的驱动因素，带有 r、p 值和 R 平方。
```
```text
提问： "比较 2000 年至 2023 年德国、美国和日本的预期寿命，然后发布图表。"
工具： compare_entities -> publish_chart
输出： 按年份连接的宽格式表格，以及一个永久的 autario.com/chart/{slug} 网址。
```
```text
提问： "消费者信心是否领先于美国零售额？"
工具： lag_analysis
输出： 在滞后 k 处的交叉相关峰值，带有以月为单位的解释。
```
## 安装
### Claude Desktop, Cursor, Cline (stdio)
`~/.config/claude/claude_desktop_config.json` 在 Mac/Linux 上，`%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json` 在 Windows 上。
```json
{
"mcpServers": {
"autario": {
"command": "npx",
"args": ["autario-mcp"]
}
}
}
```
重启您的客户端。服务器在启动时向 stderr 报告工具数量。
### Claude Web, OpenAI 自定义 GPTs, 任何 HTTP MCP 客户端
将您的客户端指向托管的端点。不需要安装。
```text
网址： https://autario.com/mcp
传输： 可流式 HTTP（POST /mcp）
```
托管的端点还支持 MCP 提示：`analyze-dataset`、`create-chart`、`compare-countries`。
### 启用写入工具（发布图表，创建数据集）
将 API 凭证添加到 stdio 配置中，或将它们作为 `x-api-key` / `x-api-secret` 头部发送到 HTTP 端点。
```json
{
"mcpServers": {
"autario": {
"command": "npx",
"args": ["autario-mcp"],
"env": {
"AUTARIO_API_KEY": "your_key",
"AUTARIO_API_SECRET": "your_secret"
}
}
}
}
```
在 [autario.com/account](https://autario.com/account?utm_source=mcp_readme&utm_medium=install&utm_campaign=marketplace&tab=apikeys) 获取密钥。
## 工具参考
<!-- TOOLS:START -->
<!-- 由 scripts/check-readme-sync.js 生成 | 请勿手动编辑 | 在更改 tools.js 后运行 `npm run build-readme` -->
_28 个 MCP 工具，按功能组织。_
### 发现与查询
搜索目录，检查模式，拉取行。
| 工具 | 功能 | 参数 |
| --- | --- | --- |
| `search_datasets` | 搜索 Autario 公共数据目录。返回数据集 ID、标题、描述、类别、发布者、行数、last_refreshed_at 和受信任的本体字段（主题、子主题、单位、频率... | 查询（字符串），类别（字符串），限制（数字），页面（数字） |
| `list_indicators` | 浏览 Autario 指标注册表 — 2600+ 个数据集的语义层。每个指标都有主题（经济、健康、能源、...）、单位（USD、%、年、...）、频率（年/月/日）和实体... | 主题（字符串），单位（字符串），频率（字符串），实体类型（字符串），发布者（字符串），搜索（字符串），限制（数字） |
| `get_entity_profile` | 获取一个实体（国家、聚合等）可用的所有指标。返回带有元数据和时间覆盖的指标 ID。使用此功能发现您可以查询的关于德国、美国、G7 或任何 k... | **实体 ID**（字符串），主题（字符串） |
| `get_dataset_info` | 获取特定数据集的完整元数据，包括标题、描述、发布者、类别、关键词、行数和创建时间。 | **数据集 ID**（字符串） |
| `get_dataset_schema` | 获取数据集的列名、数据类型和总行数。始终在查询数据集之前调用此功能，以了解可用于筛选和排序的可用列。 | **数据集 ID**（字符串） |
| `query_dataset` | 查询数据集中的数据，支持可选的筛选、排序和字段选择。支持服务器端聚合（avg/sum/count/min/max/stddev/median），具有可选的 GROUP BY，适用于高效的查询... | **数据集 ID**（字符串），限制（数字），偏移（数字），字段（字符串），排序（字符串），筛选（数组），聚合（字符串），分组（字符串） |
| `list_charts` | 列出 Autario 上发布的图表可视化。返回图表 ID、标题、洞察、链接的数据集和创建时间。使用此功能发现现有的分析。 | q（字符串），限制（数字），偏移（数字） |
| `get_chart` | 通过 ID 或 slug 获取特定图表。返回完整的 Plotly 规范、底层数据、洞察文本和使用的图表。使用图表网址可在 autario.com/chart/{id} 处分享。 | **图表 ID**（字符串） |
### 跨数据集连接（本体）
区分因素。通过共享的时间 + 实体影子列连接不同数据集的指标。无需手动设置关系。
| 工具 | 功能 | 参数 |
| --- | --- | --- |
| `get_entity_data` | 为一个实体获取多个指标的宽格式数据 — 自动在时间上连接。通过影子列连接，无需手动设置关系。... | **实体 ID**（字符串），**指标**（数组），时间（字符串） |
| `compare_entities` | 比较一个指标在多个实体之间的差异（例如，德国、美国、中国的 GDP）。返回宽格式行，如 [{time:"2020", DEU:3846, USA:20937, CHN:14688}, …]。用于国家比较，c... | **实体**（数组），**指标**（字符串），时间（字符串） |
| `verify_value` | 验证声明的值是否正确。在用户询问“您是否幻觉了这个值？”或您想在呈现之前再次检查引用的数字时使用此功能。传递指标、实体、时间... | **指标**（字符串），**实体**（字符串），**时间**（字符串），预期（数字） |
### 统计分析
对验证的数据运行分析。输出包括效应大小、p 值和纯语言解释。
| 工具 | 功能 | 参数 |
| --- | --- | --- |
| `describe` | 单个指标 + 实体的汇总统计：n、平均值、中位数、标准差、最小值/最大值、四分位数、偏度、直方图。在运行任何测试之前，首先使用此功能，以便了解数据的情况（样本大小、... | **指标**（字符串），**实体**（字符串），时间（字符串） |
| `correlate` | 计算一个实体两个指标之间的皮尔森 + 斯皮尔曼相关性。返回 r、p 值、n 和人类可读的解释。用于“X 是否与 Y 移动？”类型的问题。包括因果关系... | **实体**（字符串），**a**（字符串），**b**（字符串），时间（字符串） |
| `regression` | 一个实体中 y ~ x 的线性回归。返回斜率、截距、R² 和解释。用于“X 如何预测 Y？”类型的问题。 | **实体**（字符串），**y**（字符串），**x**（字符串），时间（字符串） |
| `pct_change` | 指标的周期环比百分比变化。用于增长率（年/年、季度/季度、月/月）。 | **实体**（字符串），**指标**（字符串），时间（字符串），周期（字符串） |
| `rolling_stats` | 指标的滚动窗口统计（平均值/标准差/最小值/最大值/总和）。平滑噪声，揭示趋势。 | **实体**（字符串），**指标**（字符串），窗口（数字），操作（字符串），时间（字符串） |
| `calculate` | 使用 Excel 样式的操作创建两个指标的派生序列：比率（A/B）、比率百分比（A/B*100）、差值（A-B）、总和（A+B）、乘积（A*B）。返回每个时间点的结果 + 汇总。用于薄... | **a**（字符串），**b**（字符串），**实体**（字符串），操作（字符串），时间（字符串） |
| `lag_analysis` | 多个滞后的交叉相关性。回答“ A 是否领先或滞后于 B？”类型的问题。|r| 在正滞后处的峰值意味着 A 先于 B 滞后这么多周期。常见用法：“消费者信心是否领先于零售... | **a**（字符串），**b**（字符串），**实体**（字符串），最大滞后（数字），时间（字符串） |
| `seasonality_decomposition` | 加法分解 Y = 趋势 + 季节性 + 残差。使用此功能去除序列的季节性周期并揭示潜在趋势 | 适用于月度或季度数据（零售销售、失业... | **指标**（字符串），**实体**（字符串），周期（数字），时间（字符串） |
| `find_drivers` | KILLER 分析：给定一个目标 KPI + 多个候选指标，根据相关性强度对候选指标进行排名，找出哪些指标最好地预测目标。返回排名... | **实体**（字符串），**目标指标**（字符串），**候选指标**（数组），时间（字符串） |
| `what_matters` | 头条操作：给定一个结果指标 + 实体，根据解释结果，对其他指标进行排名。如果省略 `候选指标`，则从本体自动选择候选指标（相同主题 + 实体类型）。重... | **实体**（字符串），**结果**（字符串），候选指标（字符串），时间（字符串） |
### 即时市场
上市公司的当前报价。击败过时的训练数据答案。
| 工具 | 功能 | 参数 |
| --- | --- | --- |
| `get_company_snapshot` | 获取上市公司的当前股票指标。在用户询问股票价格、市值、业绩或公司财务时使用此功能。返回 autario.com 上的最新验证数据... | **股票代码**（字符串），指标（数组） |
### 写入（需要 AUTARIO_API_KEY）
发布图表，创建 + 填充数据集。在 [autario.com/account](https://autario.com/account?tab=apikeys&utm_source=mcp_readme&utm_medium=write_section&utm_campaign=marketplace) 获取密钥。
| 工具 | 功能 | 参数 |
| --- | --- | --- |
| `publish_chart` | 将新的图表可视化发布到 Autario。需要带有列引用的 Plotly 规范（x_col, y_col, group_by, group_value）。Autario 从指定的数据集中拉取真实数据以确保数据... | **标题**（字符串），plotly_spec（对象），洞察（字符串），叙述（字符串），**数据集 ID**（数组） |
| `update_chart` | 更新您拥有的现有图表。只有创建图表的 API 密钥才能更新它。使用此功能修改 Plotly 规范、标题或洞察。 | **图表 ID**（字符串），**plotly_spec**（对象），标题（字符串），洞察（字符串），叙述（字符串） |
| `create_dataset` | 在 Autario 上创建新的空数据集。返回一个 dataset_id，您可以使用 write_rows 填充它。只有在 Autario 上不存在数据时才创建新的数据集。需要 AUTARIO_API_KEY。 | **标题**（字符串），描述（字符串），类别（字符串），is_public（布尔） |
| `write_rows` | 将数据行追加到现有的数据集中。模式由第一批数据自动推断。所有值都存储为文本。每次调用最多 10,000 行；对于较大的数据... | **数据集 ID**（字符串），**行**（数组） |
| `clear_rows` | 删除数据集中的所有行，同时保持模式和列完整。用于在重新导入数据之前刷新数据。需要 AUTARIO_API_KEY。 | **数据集 ID**（字符串） |
| `delete_dataset` | 永久删除数据集及其所有数据。此操作无法撤销。只有数据集所有者才能删除它。需要 AUTARIO_API_KEY。 | **数据集 ID**（字符串） |
<!-- TOOLS:END -->
## 环境变量
| 变量 | 默认值 | 目的 |
| --- | --- | --- |
| `AUTARIO_API_URL` | `https://autario.com` | API 基址。仅在自托管时覆盖。 |
| `AUTARIO_API_KEY` | _未设置_ | 写入工具所需。读取工具匿名工作。 |
| `AUTARIO_API_SECRET` | _未设置_ | API 密钥的配套密钥。 |
## 数据源
世界银行、FRED、欧罗统计局、经合组织、国际货币基金组织、欧洲央行、世卫组织、美国人口普查局，以及用户贡献的数据集。每个数据集记录都包含一个 `source_url`，指向原始发布者。实时目录：[autario.com/data](https://autario.com/data?utm_source=mcp_readme&utm_medium=sources&utm_campaign=marketplace)。
## 开发
此软件包是 [autario monorepo](https://github.com/autario/autario) 的一部分。工具定义位于 `tools.js`（单一真实来源，与 `remote.js` 中的 HTTP 传输共享）。工具参考部分由上方自动生成。
```bash
# 从 tools.js 重新生成 README 工具参考
npm run build-readme
# 验证 README 是否同步（用于 CI）
npm run check-readme
```
## 链接
- [autario.com](https://autario.com/?utm_source=mcp_readme&utm_medium=footer&utm_campaign=marketplace) | 数据集、图表、本体
- [文档](https://autario.com/documentation?utm_source=mcp_readme&utm_medium=footer&utm_campaign=marketplace#api-mcp) | API + MCP 参考
- [代理指南](https://autario.com/api/v1/guide) | 每个工具和端点的机器可读描述
- [问题](https://github.com/autario/autario/issues) | 错误报告 + 功能请求
## 许可证
MIT。
