予測MCPは、LLMが予測プラットフォームと対話し、予測、ポイントを管理し、関連ニュース記事を効率的に取得できるようにします。
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作成者：
Apr 22 2025
フィーチャー
Forecasting MCPとは？
このモデルコンテキストプロトコル（MCP）は、専用の予測ウェブサイトとのインタラクションを促進します。予測の作成、更新、削除をサポートし、予測データやニュース記事を取得して予測に情報を提供します。MCPは、言語モデルが予測データにアクセスして操作する方法を合理化し、自動化されたダイナミックな予測ワークフローを可能にします。予測管理とニュース統合のための標準化されたツールセットを使用し、予測活動に関する包括的な管理と洞察を確保します。研究、オートメーション、専門的な予測タスクに適しており、ニュースとデータ取得機能を統合することにより、リアルタイムの意思決定プロセスを強化します。
誰がForecasting MCPを使うの？
- データサイエンティスト
- 予測アナリスト
- 予測ツールの開発者
- 研究機関
- 金融アナリスト
Forecasting MCPの使い方は？
- ステップ1：`pip install -r requirements.txt`で依存関係をインストールする
- ステップ2：API URL、資格情報、およびオプションのニュースAPIキーを含む`.env`ファイルを作成する
- ステップ3：`uvicorn forecasting:app --reload`でサーバーを実行する
- ステップ4：API呼び出しを通じて予測データを作成、更新、削除、または取得するために利用可能なツールを使用する
Forecasting MCPの主な特長・利点
コア機能
- get_forecasts
- get_forecast_data
- create_forecast
- update_forecast
- delete_forecast
- get_forecast_points
- create_point
- get_news_articles
利点
- 予測管理の自動化
- リアルタイムニュース統合の実現
- 予測データとの標準化されたインタラクション
- 複数の予測操作のサポート
- 研究と自動化に適している
Forecasting MCPの主な使用ケース・アプリケーション
- ニュースに基づく自動予測更新
- 予測精度とデータトレンドに関する研究
- 金融分析ツールへの予測管理の統合
- AI駆動の意思決定支援システム
Forecasting MCPのFAQs
開発者
- bayesmaxxing
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