Skip to main content
Glama
Atrash87

AWO MCP Server

by Atrash87

AWO MCP Server

MCP (Model Context Protocol) сервер, который предоставляет обработанные данные об учреждениях AWO для ИИ-ассистентов, таких как Claude Desktop.

Обзор

Этот MCP-сервер обеспечивает стандартизированный интерфейс между ИИ-ассистентами и организационными данными AWO. Он позволяет выполнять запросы на естественном языке об учреждениях AWO, услугах и статистике.

Источник данных: Обработанные наборы данных AWO (учреждения, адреса, услуги, поставщики)

Статус: ✅ Готов к производственному использованию


Related MCP server: CKAN MCP Server

Архитектура

User
  │
Claude Desktop
  │
MCP Server (this repo)
  │
Processed AWO Data (CSV)

Возможности

Доступные инструменты

Инструмент

Описание

Пример

count_facilities(city)

Подсчёт учреждений в городе

"Сколько учреждений AWO в Берлине?"

search_facilities(city)

Список всех учреждений в городе

"Покажи все учреждения AWO в Берлине"

get_facility_details(name)

Подробная информация об учреждении

"Расскажи о AWO Sozialstation Wedding"

search_services(query)

Поиск услуг по ключевому слову

"Найди услуги по зависимостям"

generate_statistics()

Получение статистики данных

"Покажи статистику по учреждениям AWO"

check_completeness()

Проверка качества данных

"Проверь полноту записей AWO"

detect_duplicates()

Поиск дублирующихся записей

"Есть ли дубликаты в данных AWO?"

compare_facilities(f1, f2)

Сравнение двух учреждений

"Сравни AWO Mitte и AWO Spree-Wuhle"


Установка

1. Клонирование репозитория

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/awo-mcp-production.git
cd awo-mcp-production

2. Создание и активация окружения Conda

conda create -n awo-mcp python=3.11
conda activate awo-mcp

3. Установка зависимостей

pip install -r requirements.txt

4. Проверка файлов данных

Убедитесь, что следующие CSV-файлы существуют в каталоге data/:

  • einrichtungSchema.csv — Учреждения

  • adresseSchema.csv — Адреса

  • angebotSchema.csv — Услуги

  • traegerSchema.csv — Поставщики


Запуск сервера

Запустите MCP-сервер:

python server.py

Сервер будет запущен и будет ожидать MCP-запросы. Оставьте этот терминал работающим.


Подключение к Claude Desktop

Шаг 1: Установка Claude Desktop

Скачайте с Claude Desktop.

Примечание: Для интеграции с MCP-сервером не требуется подписка Claude.

Шаг 2: Конфигурация MCP-сервера

  1. Откройте Claude Desktop.

  2. Перейдите в Settings → Developer → Local MCP Servers → Edit Config.

  3. Добавьте следующую конфигурацию:

{
  "mcpServers": {
    "awo": {
      "command": "C:\\Users\\<YOUR_USERNAME>\\miniconda3\\envs\\awo-mcp\\python.exe",
      "args": [
        "D:\\path\\to\\awo-mcp-production\\server.py"
      ]
    }
  }
}

Шаг 3: Перезапуск Claude Desktop

Сохраните конфигурацию и полностью перезапустите Claude Desktop.

MCP-сервер должен появиться в Settings → Developer → Local MCP Servers со зелёным статусом.


Примеры запросов

После подключения попробуйте спросить Claude:

Подсчёт учреждений

"Сколько учреждений AWO в Берлине?"

Поиск по городу

"Покажи все учреждения AWO в Берлине с их адресами"

Информация об учреждении

"Расскажи о AWO Sozialstation Wedding"

Поиск услуг

"Найди услуги AWO, связанные с консультированием по зависимостям"

Получение статистики

"Покажи статистику по учреждениям AWO"

Качество данных

"Проверь полноту данных записей AWO"

Поиск дубликатов

"Есть ли дубликаты в наборах данных AWO?"

Сравнение учреждений

"Сравни AWO Mitte и AWO Spree-Wuhle"


Обзор данных

Сервер использует четыре набора данных CSV:

Набор данных

Описание

Количество

einrichtungSchema.csv

Учреждения AWO

168

adresseSchema.csv

Адреса

108

angebotSchema.csv

Услуги

99

traegerSchema.csv

Поставщики/организации

4


Структура файлов

awo-mcp-production/
├── data/                      # CSV datasets
│   ├── einrichtungSchema.csv
│   ├── adresseSchema.csv
│   ├── angebotSchema.csv
│   └── traegerSchema.csv
├── src/                       # Core modules
│   ├── data_loader.py
│   └── data_repository.py
├── server.py                  # MCP server
├── requirements.txt
└── README.md

Тестирование

Проверка сервера

python -c "from server import mcp; print('✅ Server loaded successfully')"

Запуск клиента (необязательно)

Если у вас есть client.py для интерактивного тестирования:

python client.py

Развертывание

Локальная разработка

  • Запустите python server.py напрямую.

  • Подключите Claude Desktop к локальному серверу.

Облачное развертывание

  • Разверните сервер на облачной виртуальной машине или в контейнере.

  • Настройте Claude Desktop на использование удалённой конечной точки, когда она будет поддерживаться.


Устранение неполадок

Сервер не отображается в Claude Desktop

  • Проверьте синтаксис JSON в конфигурационном файле.

  • Убедитесь, что нет завершающих запятых.

  • Проверьте, что путь к Python существует.

  • Проверьте журналы Claude:

%APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log

Сервер не запускается

  • Убедитесь, что все зависимости установлены.

  • Проверьте, что папка data/ существует с требуемыми CSV-файлами.

  • Запустите сервер вручную, чтобы увидеть ошибки:

python server.py

Лицензия

Лицензия MIT


Внесение вклада

  1. Создайте форк репозитория.

  2. Создайте функциональную ветку.

  3. Зафиксируйте изменения.

  4. Запушьте в ветку.

  5. Откройте Pull Request.


Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    Enables AI assistants to search, explore, and query any CKAN open data portal through natural language, making public datasets accessible without requiring knowledge of the portal's API.
    20
    706 npm
    61
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables querying AWO facility data through natural language, supporting search by city, service, and counting facilities.
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI assistants to prepare German freedom-of-information requests on FragDenStaat.de: identify the responsible authority with evidence, the applicable act and deadline, track requests, collect replies and attachments, and draft new requests locally before anything is sent.
    15
    21 PyPI
    MIT