FRED — 美联储经济数据

圣路易斯联储的数据仓库：80万+经济时间序列，涵盖利率、通胀、就业、GDP、货币供应、汇率以及都市圈级指标。美国宏观与货币数据最权威、持续更新的来源——经济学家、政策制定者和记者都在使用。

属于 Pipeworx 的一部分——一个将 AI 智能体连接到 1476+ 实时数据源的 MCP 网关。

为什么这对 AI 智能体很重要

大多数「当前 X 是多少」的宏观问题都能归结到某个 FRED 序列。知道序列 ID 的智能体可以用真实的当前值作答，而不是训练数据的快照。常见的有：

• 30年期抵押贷款利率 → MORTGAGE30US

• 联邦基金利率 → DFF

• CPI（所有项目） → CPIAUCSL

• 失业率 → UNRATE

• 10年期国债收益率 → DGS10

• 新屋开工 → HOUST

• Case-Shiller 房价指数 → CSUSHPISA

如果你的智能体在回答关于美国宏观经济状况的问题，正确的模式是 fred_search（找到正确的序列）→ fred_series_info（确认单位和频率）→ fred_get_series（获取数值）。

Related MCP server: FRED Economic MCP Server

认证

FRED 需要 API 密钥。在 https://fred.stlouisfed.org/docs/api/api_key.html 免费获取——只需 30 秒，无需付费，也没有限流的烦恼。

通过每次调用的 _apiKey 传入：

fred_get_series({
  series_id: "MORTGAGE30US",
  _apiKey: "your-fred-api-key"
})

或者订阅 Housing Vertical，它会替你管理密钥。

更新节奏

Pipeworx 以与这些节奏匹配的 TTL 缓存 FRED 响应——参见 缓存与新鲜度。

可引用 URI

嵌入到你的输出中以获得稳定的引用：

pipeworx://fred/series/{series_id}
pipeworx://fred/series/{series_id}/observations

其他智能体（以及 resources/read）可以将这些解析为序列的当前值。

常见陷阱

• 历史版本（Vintages）：FRED 保留了历史「版本」（即时间 T 时报告的数据）。默认的工具调用获取的是最新修订后的序列。如需按时间点查询，请传入 realtime_start 和 realtime_end。

• 频率聚合：frequency 参数会强制转换为不同的节奏（例如，日度 → 月度平均值）。默认是序列的原始频率。

• 单位转换：units 参数在请求时计算派生序列（pch 表示百分比变化，pca 表示复合年化率等）。不要在你的客户端计算这些；让 FRED 来做。

• 序列更名：偶尔美联储会弃用某个序列并创建后继者。旧 ID 会返回错误。fred_search 是恢复路径。

快速开始

添加到你的 MCP 客户端（Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等）：

{
  "mcpServers": {
    "fred": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/fred/mcp"
    }
  }
}

这个端点实际提供什么

https://gateway.pipeworx.io/fred/mcp 上的 tools/list 返回上表中的工具，外加共享的 Pipeworx 元工具——ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall 以及其余网关级工具集。因此你看到的工具数量比这个表更大：单个包端点目前会列出约 30 个共享工具，外加该包自身的工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围，是某一天最权威的答案。

这是有意为之，而不是偶然的多路复用。元工具让一个受限连接能够回答该包未覆盖的问题——通过 ask_pipeworx，它会在整个目录中路由——而无需你添加第二个 MCP 服务器。目前没有办法在缺少它们的情况下挂载包端点；如果额外的 schema 消耗的上下文比路由带来的价值更多，那就直接连接完整网关一次，而不是连接多个包端点。

或者连接到完整的 Pipeworx 网关，直接列出所有包的工具，而不只是这一个的：

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

两个 URL 都通向同一个网关和同样的 1476+ 数据源。唯一的区别是哪些包的工具被直接列出；ask_pipeworx 从两者中的任何一个都能访问到全部工具。

与 ask_pipeworx 一起使用

不必直接调用工具，你可以用自然语言提问——这在上面的包端点和完整网关上都可以使用：

ask_pipeworx({ question: "your question about Fred data" })

网关会自动选择正确的工具并填充参数。

更多

• 文档与指南

• pipeworx.io

许可证

MIT