US Federal Procurement MCP

Bundesvergabewissen für kleine Unternehmen – als MCP-Server. Durchsuchen Sie Vertragsmöglichkeiten, verstehen Sie Set-Asides und NAICS-Codes und analysieren Sie Ausschreibungen auf Eignung und Risiko für kleine Unternehmen – aus Claude, Cursor oder jedem MCP-Client heraus.

Dies schließt die größte Lücke in der US-Vergabe für kleine Unternehmen (SBA): Ein LLM, das mit dem öffentlichen Internet trainiert wurde, kann aktuelle Vertragsmöglichkeiten nicht kennen oder sich zuverlässig an die Set-Aside-Regeln, FAR-Schwellenwerte und die NAICS-Struktur erinnern, die darüber entscheiden, ob ein Angebot überhaupt sinnvoll ist. Dieser Server macht das real und abfragbar.

Tools (8)

Alles ist deterministisch, typisiert und ehrlich in Bezug auf seine Datenquelle.

Installation und Ausführung

python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .
.venv/bin/pytest tests/ -q      # 41 tests incl. real MCP stdio integration
.venv/bin/us-gov-mcp            # or: .venv/bin/python -m usgovmcp.server

Client verbinden

Claude Desktop / Claude Code / Cursor → siehe configs/. Setzen Sie PYTHONPATH auf dieses Repository; optional fügen Sie einen SAM_GOV_API_KEY hinzu.

Daten

• Standard: ein gebündelter Satz klar gekennzeichneter Beispielmöglichkeiten, damit es ohne Schlüssel funktioniert und getestet ist.

• Live (SAM.gov): Holen Sie sich einen kostenlosen öffentlichen API-Schlüssel von Ihrem SAM.gov-Konto → Account Details → request a public API key. Setzen Sie SAM_GOV_API_KEY. Der Anbieter (SAMGovProvider) spricht bereits mit api.sam.gov/opportunities/v2/search und ist gegen die reale Antwortstruktur unit-getestet. Live-Daten werden nie gefälscht – bis ein Schlüssel gesetzt ist, werden gekennzeichnete Beispiele zurückgegeben.

Aufbau

us-gov-mcp/
├── usgovmcp/
│   ├── server.py       ← FastMCP server wiring all tools
│   ├── knowledge.py    ← NAICS, set-asides, FAR thresholds, red-flag rules
│   ├── analyzer.py     ← fit scoring + red-flag scan
│   ├── providers.py    ← bundled + SAM.gov live providers
│   ├── models.py       ← typed Opportunity / search params
│   ├── intel.py        ← market-snapshot aggregation
│   └── sample_data.py  ← labeled demo opportunities
├── configs/
├── tests/              ← 41 tests incl. real stdio protocol integration
├── pyproject.toml
└── README.md

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