Swemo MCP

🚀 一个瑞典的货币政策数据 MCP 服务器

这是一个为瑞典央行（Riksbank）的数据创建的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许通过一致且强大的接口访问瑞典央行的货币政策数据，为开发者提供了便捷获取数据的途径。

🚀 快速开始

这是一个为瑞典央行（Riksbank）的数据创建的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，它提供了便捷的方式来访问瑞典央行的货币政策数据。以下是快速开始使用该服务器的步骤：

1. 确保满足安装的先决条件，克隆并设置项目。
2. 根据需求选择与Claude Desktop集成的方式或作为库使用。
3. 若在开发环境中，可按照开发步骤进行设置和运行。

✨ 主要特性

• 丰富的数据系列：提供大约30个不同货币政策相关数据系列。
• 灵活的时间序列访问：支持指定具体的时间序列版本（政策周期），或获取完整的历史数据。
• 便捷的集成方式：集成方便，可以直接在Python代码中使用，也可以通过Docker容器运行。

📦 安装指南

⚠️ 重要提示

• Python ≥ 3.12 (使用 typing.TypeAlias/PEP 604 联合)
• Astral uv ≥ 0.2.0

克隆并设置项目只需一个命令:

uv sync

uv sync 安装 pyproject.toml 中声明的所有生产环境和开发环境依赖项，如果需要的话创建虚拟环境，并锁定每个贡献者或CI管道使用的相同版本。

💻 使用示例

基础用法

编辑你的 claude_desktop_config.json 文件以添加Swemo MCP Server，以下是不同方式的配置示例：

Docker镜像（本地构建）

"SwemoMCP": {
  "args": [
    "run",
    "-i",
    "--rm",
    "--name",
    "swemo-mcp-managed",
    "swemo-mcp:local"
  ],
  "command": "docker",
  "env": {}
}

预构建容器通过PyPI

"SwemoPyPI": {
  "args": ["swemo-mcp"],
  "command": "/Users/hugi/.cargo/bin/uvx"
}

本地UV执行（无Docker）

将 [path to kolada-mcp] 替换为你的本地目录:

"SwemoLocal": {
  "args": [
    "--directory",
    "[path to kolada-mcp]/src/kolada_mcp",
    "run",
    "kolada-mcp"
  ],
  "command": "uv"
}

更新后重启Claude Desktop。

高级用法

作为库使用的示例代码：

import asyncio
from swemo_mcp.tools import get_policy_rate_data

async def main():
    from swemo_mcp.query import ForecastRequest
    req = ForecastRequest(policy_round="2023:4", include_realised=True)
    data = await get_policy_rate_data(req)
    print(data.vintages[0].observations[:5])  # 前5个观察结果

asyncio.run(main())

因为一切都是有类型的且是异步的，你可以直接将其工具集成到笔记本、仪表盘或其他服务中。

📚 详细文档

Docker使用

该项目附带了一个多阶段Dockerfile，在最终层使用 uv，因此容器构建会受益于确定性的依赖项分辨率。

docker build -t swemo-mcp:latest .

docker run -i --rm swemo-mcp:latest | mcp chat

如果你在开发中更喜欢 Docker Compose，一个示例 compose.yaml 展示了如何挂载源目录并热重载更改。

开发步骤

1. 设置环境

uv sync --dev

2. 以开发者模式运行

uv run

3. 进行代码变更后重新构建和启动服务

uv sync && uv run

📄 许可证

文档中未提及相关许可证信息。

⚠️ 重要提示

• 文档中的所有代码示例均在Ubuntu 22.04 LTS上测试。
• 确保安装了最新版本的Python和依赖管理工具。

这个项目允许开发者方便地访问瑞典央行的货币政策数据，支持多种集成方式，并提供了详细的文档说明。无论是通过Docker容器运行还是直接使用库，开发者都能以灵活的方式接入这些重要数据源。