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Forecasting MCP 是什麼？
此模型上下文協議 (MCP) 促進與專用預測網站的互動。它支持創建、更新和刪除預測，以及檢索預測數據和新聞文章以告知預測。 MCP 簡化了語言模型訪問和操作預測數據的方式，使自動化和動態預測工作流程得以實現。它使用一組標準化工具進行預測管理和新聞集成，確保對預測活動的全面控制和洞察。適合研究、自動化和專業預測任務，通過整合新聞和數據檢索功能來增強實時決策過程。
誰會使用 Forecasting MCP？
- 數據科學家
- 預測分析師
- 從事預測工具的開發者
- 研究機構
- 金融分析師
如何使用 Forecasting MCP？
- 步驟 1：使用 `pip install -r requirements.txt` 安裝依賴項
- 步驟 2：創建一個包含 API URL、憑據和可選新聞 API 鍵的 `.env` 文件
- 步驟 3：使用 `uvicorn forecasting:app --reload` 運行伺服器
- 步驟 4：使用可用工具通過 API 調用來創建、更新、刪除或檢索預測數據
Forecasting MCP 的核心特徵與益處
主要功能
- get_forecasts
- get_forecast_data
- create_forecast
- update_forecast
- delete_forecast
- get_forecast_points
- create_point
- get_news_articles
優點
- 自動化預測管理
- 實現實時新聞集成
- 標準化與預測數據的交互
- 支持多個預測操作
- 適合研究和自動化
Forecasting MCP 的主要使用案例與應用
- 基於新聞的自動預測更新
- 預測準確性和數據趨勢的研究
- 將預測管理集成到金融分析工具中
- 人工智慧驅動的決策支持系統
Forecasting MCP 的常見問答
開發者
- bayesmaxxing
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一個 Docker 映像，承載多個 MCP 伺服器，透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
研究與數據
NOL 整合了 LangChain 和 Open Router，以使用 Next.js 創建一個多客戶端的 MCP 伺服器。