Skip to main content
Glama
carbon-footprint-mcp

carbon-footprint-mcp

Калькулятор углеродного следа (MCP-сервер)

MCP-сервер (Model Context Protocol) для расчета углеродного следа организации на основе банковских выписок, финансовых отчетов и структурированных данных о деятельности с использованием коэффициентов выбросов парниковых газов EPA.

Приоритет конфиденциальности и безопасности

  • Работает на 100% локально на вашем компьютере или сервере

  • Не отправляет финансовые данные во внешние API или облачным провайдерам

  • По умолчанию не хранит данные

  • Предоставляет инструменты для расчета и отчетности только для чтения

  • Работает с Claude Desktop, Cursor и другими MCP-клиентами

Зачем это нужно

Если вы готовите отчетность ESG, материалы для проверки инвесторами или внутренние обзоры устойчивого развития, получение базового уровня выбросов обычно является медленным и ручным процессом.

Этот сервер помогает превратить необработанные банковские выписки, отчеты из Xero или QBO и структурированные операционные данные в отчет об углеродном следе за считанные минуты. Он сопоставляет действия с коэффициентами выбросов, соответствующими стандартам EPA, и создает отчеты в форматах HTML и Markdown.

Пользовательский интерфейс разработан для организаций в любой стране, в то время как текущий бенчмаркинг электроэнергии по-прежнему использует региональные коэффициенты EPA eGRID.

Related MCP server: carbonstop-mcp

Что он делает

  1. Загружает банковские CSV-файлы, отчеты из Xero или QBO и структурированные данные о деятельности.

  2. Помогает классифицировать транзакции по вероятным источникам выбросов, таким как электроэнергия, топливо, поездки, доставка и отходы.

  3. Рассчитывает выбросы категорий Scope 1, Scope 2 и Scope 3 с использованием коэффициентов выбросов парниковых газов EPA.

  4. Оценивает углеродоемкость по выручке и численности персонала, если эти данные предоставлены.

  5. Генерирует качественные отчеты в форматах HTML и Markdown.

Источник коэффициентов выбросов

Все коэффициенты выбросов основаны на Центре коэффициентов выбросов парниковых газов EPA (январь 2025 г.), включая коэффициенты электроэнергии eGRID 2023 и потенциалы глобального потепления IPCC AR5.

Охватываемые категории включают стационарное сжигание, мобильное сжигание, электроэнергию, пар или тепло, транспортировку, утилизацию отходов, деловые поездки, поездки сотрудников на работу и хладагенты.

Установка

Claude Desktop

  1. Установите uv.

  2. Откройте настройки Claude Desktop и отредактируйте конфигурацию MCP.

  3. Добавьте этот сервер:

{
  "mcpServers": {
    "carbon-footprint": {
      "command": "uvx",
      "args": ["carbon-footprint-mcp"]
    }
  }
}
  1. Перезапустите Claude Desktop.

Claude Code или Cursor

claude mcp add carbon-footprint -- uvx carbon-footprint-mcp

Локальная разработка

git clone https://github.com/MayankTalwar0/carbon-footprint-mcp.git
cd carbon-footprint-mcp
pip install -e .
carbon-footprint-mcp

Доступные инструменты MCP

Инструмент

Описание

computeEmissions(inputs_json)

Рассчитывает выбросы парниковых газов на основе структурированных данных о деятельности по всем 3 категориям (scopes).

generateEmissionsReport(emissions_json, output_dir)

Создает качественный отчет в формате HTML и Markdown и сохраняет его на диск.

listEmissionFactors(category)

Выводит список доступных коэффициентов выбросов для топлива, eGRID и отходов.

Поддерживаемые категории выбросов

Категория (Scope)

Категория

Требуемые входные данные

1

Стационарное сжигание

Тип топлива и количество

1

Мобильное сжигание

Тип топлива и галлоны

1

Утечка хладагентов

Тип газа, утечка в кг и GWP

2

Приобретенная электроэнергия

кВт⋅ч и субрегион eGRID

2

Приобретенный пар или тепло

млн БТЕ

3

Транспортировка и распределение

Тип транспортного средства и расстояние

3

Утилизация отходов

Материал, короткие тонны и метод утилизации

3

Деловые поездки

Способ передвижения и пассажиро-мили

3

Поездки сотрудников на работу

Способ передвижения и пассажиро-мили

Оценка углеродоемкости

Оценка

тCO2e на $1 млн выручки

Интерпретация

Отлично

< 5

Лучший показатель для операций с низким следом

Хорошо

5-20

Низкая интенсивность

Умеренно

20-100

Типично для сферы услуг и технологий

Высоко

100-500

Тяжелые операции

Очень высоко

> 500

Очень высокая интенсивность

Лицензия

MIT

Создано SlickBooks

Создано Маянком, основателем SlickBooks.

Available Tools

3 tools
computeEmissionsA
Computes greenhouse gas emissions from structured activity data.

IMPORTANT: After calling this tool, you MUST call generateEmissionsReport with the
full output of this tool. Do not present results to the user without first saving
the report files. The _required_next_step field in the response will remind you.

Args:
    inputs_json: A JSON string containing categorized activity data.
                 Required fields vary by scope:
                 - Scope 1: stationary_combustion, mobile_combustion, refrigerants
                 - Scope 2: electricity_kwh, egrid_subregion, steam_mmbtu
                 - Scope 3: business_travel, employee_commuting, transportation, waste
                 Optional: annual_revenue, headcount (for scoring), period, source
Returns:
    JSON string containing computed emissions by scope, totals, breakdown,
    carbon intensity scores, and a _required_next_step instruction.

Inputs: inputs_json (required). Returns: result

generateEmissionsReportA
Generates a carbon footprint report in HTML + Markdown and saves to disk.

Args:
    emissions_json: JSON string - the direct output from computeEmissions.
    output_dir: Directory to save reports to. Default is current directory.
Returns:
    JSON with paths to both report files and the markdown content inline.

Inputs: emissions_json (required), output_dir. Returns: result

listEmissionFactorsA
Lists available emission factors for reference.

Args:
    category: One of 'fuels', 'egrid', 'waste', or 'all'.
Returns:
    JSON string listing available factors.

Inputs: category. Returns: result

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    TDQS

    A4.4/5.0

    Scored across 3 tools

    Disambiguation5/5

    Each tool has a clear, distinct purpose: computing emissions, generating reports, and listing emission factors. No functional overlap exists.

    Naming Consistency5/5

    All tool names follow a consistent camelCase verb_noun pattern: computeEmissions, generateEmissionsReport, listEmissionFactors.

    Tool Count5/5

    Three tools is appropriate for a focused carbon footprint calculator, covering computation, reporting, and reference without being too few or too many.

    Completeness4/5

    The tool set covers core workflow steps (compute, report, reference). Minor gaps like update/delete for reports or scenario comparison are not essential for the core purpose.

    Maintenance

    ActivityInactive
    ResponsivenessNo recent community issues

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • F
      license
      A
      quality
      D
      maintenance
      An MCP server that provides access to Northwood Capital Partners' portfolio carbon data, enabling MCP-compatible agents to query emissions, analyze decarbonization gaps, and simulate reduction initiatives through natural language.
      5
      -
    • A
      license
      B
      quality
      D
      maintenance
      MCP server enabling AI assistants to automatically perform carbon footprint modeling, product queries, and emission analysis via the Carbonstop Cloud API.
      8
      37 npm
      MIT
    • A
      license
      Not graded
      quality
      B
      maintenance
      Climatiq MCP server that calculates carbon footprints using emission factors, enabling users to list unit types and compute environmental impact.
      88 npm
      MIT
    • A
      license
      Not graded
      quality
      D
      maintenance
      MCP server for accessing and managing Banktivity personal finance data, enabling account, transaction, and budget operations through natural language.
      3
      MIT