Opendatamcp

🚀 開放數據 MCP 協議服務器

本項目致力於將數百萬公開數據集引入所有大語言模型 (LLM) 應用程序。通過 MCP 協議，為 LLM 應用提供開放數據訪問能力，讓各類 LLM 工具和平臺都能使用這些數據。

🚀 快速開始

本項目旨在藉助 MCP 協議，為大語言模型應用提供開放數據的訪問途徑，讓豐富的公開數據集能在各類 LLM 工具和平臺中發揮作用。下面為您介紹如何使用本項目來訪問和利用這些開放數據。

✨ 主要特性

• 支持對公開可用數據集的搜索和查詢。
• 提供靜態數據集和動態數據集的不同訪問方式。
• 支持社區貢獻，可擴展新的 MCP 服務器實現、修復代碼問題、增強功能模塊等。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，暫無法提供。

💻 使用示例

基礎用法

通過我們的 MCP 服務器，您可以方便地搜索和查詢公開可用的數據集。以下是不同類型數據集的適用場景及使用建議：

靜態數據集

如果數據集內容相對固定且更新頻率低，建議將其作為資源提供。例如小型表格數據、文檔庫等。

# 這裡可根據實際情況補充靜態數據集的使用代碼示例

動態數據集

對於需要即時查詢或計算的數據集，應實現為工具接口。例如數據庫查詢、API 調用結果等。

# 這裡可根據實際情況補充動態數據集的使用代碼示例

高級用法

在實現數據集訪問時，您需要根據數據集的特點選擇合適的實現方式，並進行全面的測試。

選擇工具還是資源

如果您的數據集需要基於參數的過濾、複雜的轉換或需要動態查詢，請實現為工具接口。如果數據集內容靜態且適合內存加載，建議作為資源提供。

# 這裡可根據實際情況補充選擇實現方式的代碼示例

測試要求

添加全面的測試以確保功能正常，並驗證錯誤處理機制和性能表現。

# 這裡可根據實際情況補充測試代碼示例

📚 詳細文檔

數據集訪問

通過我們的 MCP 服務器，您可以搜索和查詢公開可用的數據集。以下是幾種主要的數據集類型及其適用場景：

靜態數據集

• 如果數據集內容相對固定且更新頻率低，建議將其作為資源提供。
• 示例：小型表格數據、文檔庫等。

動態數據集

• 對於需要即時查詢或計算的數據集，應實現為工具接口。
• 示例：數據庫查詢、API 調用結果等。

實現指南

選擇工具還是資源

• 如果您的數據集需要基於參數的過濾、複雜的轉換或需要動態查詢，請實現為工具接口。
• 如果數據集內容靜態且適合內存加載，建議作為資源提供。

測試要求

• 添加全面的測試以確保功能正常。
• 驗證錯誤處理機制和性能表現。

貢獻指南

我們歡迎社區貢獻，共同擴展這個項目。以下是我們接受的貢獻類型：

代碼貢獻

• 提交新的 MCP 服務器實現（基於工具或資源）。
• 修復現有代碼中的問題。
• 增強功能模塊。

文檔貢獻

• 編寫詳細的文檔說明。
• 整理和補充使用指南。
• 優化示例內容。

🔧 技術細節

項目架構

open-data-mcp
├── src/
│   ├── mcp/
│   │   └── server.py      # MCP 協議服務器實現
│   └── providers/        # 各數據集提供者的實現目錄
│       ├── __init__.py
│       ├── tool_provider.py    # 工具接口示例
│       └── resource_provider.py  # 資源提供者示例
├── tests/
│   ├── test_server.py     # 服務器功能測試
│   └── test_providers/    # 各數據集提供者的測試用例
└── README.md               # 項目說明文件

開發規範

代碼風格

• 遵循 PEP8 編碼規範。
• 使用 Black 或 Ruff 進行格式化。

版本控制

• 每次提交都需要包含詳細的提交信息。
• 定期進行代碼審查。

項目現狀

已實現功能

• 初始服務器架構
• 基礎數據提供者接口
• 測試框架建立
• 自動化發佈流程

待開發功能

• 支持更多數據源類型
• 客戶端工具開發
• 性能優化

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證，具體條款請參閱 LICENSE 文件。

⚠️ 重要提示

• 所有通過 MCP 服務器提供的數據必須是公開可用的。
• 必須遵守原始數據提供者的許可協議。
• 商業應用需遵循項目 MIT 許可證要求。

💡 使用建議

歡迎加入我們的 Discord 社區，參與項目討論和貢獻：Discord 邀請鏈接

參考資料

致謝於 Anthropic 的開源 MCP 協議 釋放的利好。