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CropProphEU

by DasClown
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Remote

🌾 crop-mcp

Smithery Python 3.10+ License: MIT GitHub stars

EU 작물 인텔리전스 MCP 서버 — 25개 EU 국가에 대한 수확량 예측, 시장 가치 및 위험 분석을 제공합니다.

AI 에이전트에게 다음과 같이 질문하세요: "올해 바덴뷔르템베르크주의 밀 농사는 어떨까? 현재 시장 가격으로 얼마의 가치가 있을까?"

pip install git+https://github.com/DasClown/CropProphEU.git
# or try it on Smithery: https://smithery.ai/servers/crop-mcp/CropProphEU

기능 (10개 MCP 도구)

도구

기능

yield_and_value

신규 — 수확량 + 시장 가치(€/ha) 결합 정보, 독일어 또는 영어로 요약 제공 (language 매개변수를 통해 자동 감지)

europe_yield_forecast

유럽 전역 수확량 예측 (3개 작물, 25개국) 및 위험 수확량(Yield-at-Risk) 제공

crop_forecast

현재 시즌 상태: 기온, 강수량, 토양 수분, 가뭄 지수

season_comparison

이번 시즌과 과거 연도 비교

region_health

한 번의 호출로 특정 지역의 모든 작물 상태 확인

weather_outlook

16일 기상 예보

climate_scenario

시나리오 분석: +2°C, -20% 강수량 시 영향

yield_forecast

유사 연도 수확량 매칭 (독일 중심)

list_regions

120개 NUTS2 지역 목록

list_crops

작물 매개변수 (GDD 기준, 시즌 등)

Related MCP server: agriculture-mcp-server

빠른 시작

1. 설치

pip install git+https://github.com/DasClown/CropProphEU.git

2. MCP 서버로 사용

CLI(stdio) 사용:

crop-mcp

또는 Python 사용:

from crop_mcp import predict_europe_yield

result = predict_europe_yield("DE11", "DE", crop="wheat", gdd=3050, precip_mm=650)
print(f"Yield: {result['predicted_yield_t_ha']} t/ha")
print(f"Revenue: ~{result['predicted_yield_t_ha'] * 235:.0f} €/ha")

3. Claude Desktop / Cursor / 기타 MCP 클라이언트

MCP 설정에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "crop": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "crop_mcp.server"]
    }
  }
}

4. HTTP 서버 (원격 액세스 / Smithery용)

pip install crop-mcp[http]
crop-mcp --http --port 8080

SSE를 통해 연결: http://your-server:8080/sse

5. Docker

docker build -t crop-mcp .
docker run -p 8080:8080 crop-mcp crop-mcp --http --port 8080

검증된 작물

작물

Eurostat 코드

샘플 수

국가 수

MAE (LOYO)

🌾 밀

C1100

1,483

25

11.2%

🌽 옥수수

C1500

1,648

20

11.6%

🌿 보리

C1300

1,841

25

11.3%

유채 및 해바라기: 지원하지 않음 — Eurostat 수확량 데이터가 없음. 도구는 이를 명확한 오류 메시지로 거부합니다 (근거 없는 답변을 생성하지 않음).

출력 예시

독일어 (기본값):

Weizen – Region DE11 (DE)
Ertrag: 7.68 t/ha (Spanne 6.67–8.63)
...

영어 (language="en" 사용 시):

Wheat – Region DE11 (DE)
Yield: 7.68 t/ha (range 6.67–8.63)
Temperature: warm (3050°C GDD)
...

모든 출력은 독일어(기본값) 또는 영어로 제공됩니다. 영어 출력을 원하면 yield_and_value 호출 시 language="en"을 설정하세요. JSON 데이터의 필드명은 항상 영어로 반환되며, summary 필드만 요청한 언어에 맞춰 조정됩니다.

데이터 소스

소스

데이터

액세스

Eurostat

작물 수확량 (apro_cpshr)

무료, 키 불필요

NASA POWER

GDD, 강수량, 일사량, 토양 수분

무료, 속도 제한 없음

Open-Meteo

16일 기상 예보

무료, 키 불필요

SoilGrids v2

SOC, pH, N, CEC, 토양 질감

무료 REST API

Yahoo Finance

실시간 CBOT 밀/옥수수 선물 + EUR/USD

무료, 키 불필요

모델 정확도

지표

값

LOYO MAE (밀)

0.598 t/ha (11.2%)

전방 검증 (학습 ≤2022, 테스트 2023-24)

0.794 t/ha (15.0%)

R² (LOYO)

0.877

R² (전방)

0.628

의미: LOYO 지표는 미래 데이터를 포함한 모든 연도의 데이터로 학습하므로 낙관적입니다. 전방 검증(2000-2022년 학습, 2023-2024년 예측)이 실제 환경의 벤치마크입니다: ±15%.

이 모델은 학습 데이터가 풍부한 EU 핵심 국가(독일, 프랑스, 벨기에, 네덜란드, 오스트리아, 체코)에서 가장 정확하며, 이상 기후로 인해 체계적인 과대평가가 발생한 네덜란드/벨기에 2024년과 같은 이상치에는 정확도가 다소 낮습니다.

아키텍처

crop-mcp/
├── crop_mcp/
│   ├── server.py              # 10 MCP tools
│   ├── europe_model_api.py    # Random Forest (200 trees) + Yield-at-Risk
│   ├── market_prices.py       # Live prices via Yahoo Finance + reference
│   ├── core/regions.py        # 120 NUTS2 regions
│   └── sources/               # Weather, soil, NDVI data fetchers
├── models/                    # .pkl files (download from Releases)
├── data/                      # Training data (generated by build)
├── pyproject.toml
└── README.md

핵심 설계 원칙:

  • 환각 현상 없음 — 모든 수확량 예측은 검증된 Eurostat 데이터를 기반으로 함

  • 실시간 가격 — Yahoo Finance를 통한 CBOT 밀/옥수수 가격, 매시간 업데이트

  • 자동 업데이트 — 월간 크론 작업을 통해 최신 Eurostat 데이터로 모델 재학습

  • 외부 API 키 불필요 — 모든 데이터 소스는 무료이며 공개되어 있음

상용화

이 도구는 현재 다음 분야에 즉시 사용 가능합니다:

  • 농업 트레이딩 데스크 — "현재 MATIF 가격 기준으로 피카르디 지역의 밀 가치는 얼마인가?"

  • 농업 자문 — "이번 시즌은 지난 5년과 비교했을 때 어떤가?"

  • 보험 / 리스크 — 지역별 위험 수확량(P10/P50/P90) 분석

  • EU 정책 분석 — 기후 시나리오가 국가별 수확량에 미치는 영향

향후 상용 기능: 국가별 시장 가격, 과거 가격 상관관계, 자동 PDF 보고서, 다년도 작물 윤작 계획.

빌드 및 학습

# Build training data for a specific crop (25 min)
python3 build_europe.py --crop corn

# Train the model (2 min)
python3 train_europe_fast.py --crop corn

# Automatic monthly update (cron)
# Runs every 1st of the month at 06:00

라이선스

MIT — 자유롭게 사용, 수정 및 배포 가능.

실제 검증 가능한 작물 인텔리전스가 필요한 AI 에이전트를 위해 ❤️를 담아 제작되었습니다.

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A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

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Maintenance

–Maintainers
–Response time
1dRelease cycle
6Releases (12mo)
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