eurostat-mcp

MCP-сервер доступа к данным Eurostat, предназначенный для локальных моделей (протестирован для Qwen3.8-27B): 4 инструмента, узкие схемы, валидация на стороне сервера, компактные выходные данные.

Архитектура

Modèle (Qwen3.8-27B via vLLM / llama.cpp + harness MCP)
   │  tool calls
   ▼
server.py        4 tools : search_datasets, get_structure, list_codes, query_data
   │             validation DSD + suggestions difflib + plafond 400 cellules
   ▼
store.py         SQLite : catalogue en FTS5 (TTL 24h), structures DSD (TTL 24h)
   ▼
eurostat_client.py   API dissémination Eurostat (catalogue TSV + Statistics JSON-stat)

Модель никогда не строит URL-адреса SDMX. Любой запрос проходит через query_data, который проверяет измерения и коды по кэшированному DSD и возвращает действенные ошибки (Код 'FRA' неизвестен. Возможно, вы имели в виду: FR?).

Related MCP server: DuckDB Eurostat MCP Server

Установка

pip install "mcp>=1.2" httpx pyarrow duckdb   # SDK mcp 1.x et 2.x
python -m territorial_mcp.server                      # stdio
MCP_TRANSPORT=http python -m territorial_mcp.server   # streamable HTTP

Конфигурация клиента MCP (stdio):

{
  "mcpServers": {
    "eurostat": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "territorial_mcp.server"],
      "cwd": "/chemin/vers/eurostat-mcp"
    }
  }
}

Типовая последовательность действий модели

1. search_datasets("GDP quarterly") → коды-кандидаты

2. get_structure("namq_10_gdp") → измерения, усечённые коды

3. list_codes("namq_10_gdp", "geo", contains="fr") при необходимости

4. query_data("namq_10_gdp", {"geo": "FR+BE", "na_item": "B1GQ", "unit": "CP_MEUR"}, time_from="2022")

Примечание для Qwen3.8-27B: принудительно задавать средний/низкий уровень рассуждений (по умолчанию xhigh излишне обдумывает простые последовательности инструментов).

Полностью офлайн-режим

# 1. (en ligne) construire le miroir — TOC-driven, idempotent
python -m territorial_mcp.mirror --datasets nama_10_gdp,une_rt_m
python -m territorial_mcp.mirror --all        # tout le catalogue, ~24 Go compressés
python -m territorial_mcp.mirror --resync     # cron quotidien : ne retélécharge
                                           # que ce que le TOC signale comme modifié

# 2. (hors ligne) servir uniquement depuis le miroir + caches
EUROSTAT_OFFLINE=1 python -m territorial_mcp.server

• Данные: Parquet zstd в длинном формате (dims, time, value, flag), один файл на набор данных, запрашивается через DuckDB. query_data обслуживает зеркало в приоритетном порядке даже вне офлайн-режима и отображает дату данных ("локальное зеркало, данные Eurostat от ДД.ММ.ГГГГ").

• Структуры + каталог: обновляются при каждой синхронизации, обслуживаются без TTL в офлайн-режиме; serve-stale-on-error, когда Eurostat недоступен.

• Инвалидация управляется столбцами last update of data из TOC, а не TTL: --resync затрагивает только изменённые наборы данных.

Ограничения скелета и направления развития

• Поиск: только FTS5/BM25. Добавить гибридный поиск с эмбеддингами (например, bge-m3 в sqlite-vec) для нечётких запросов.

• Структуры: получаются через трюк lastTimePeriod=1 на API Statistics. Для очень больших наборов данных перейти на endpoint SDMX 2.1 datastructure (XML) с отдельным парсингом.

• Кэш данных: кэшируются только структуры. Добавить кэш ответов query_data (TTL 24 часа — Eurostat публикует в 11:00/23:00).

• Агрегации: мигрировать store.py на DuckDB, чтобы предлагать агрегации на стороне сервера (средние, рост) вместо возврата сырых данных модели.

• HTTP для нескольких пользователей: добавить аутентификацию (bearer) и ограничение скорости перед потоковым HTTP-транспортом.