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模型上下文协议服务器

Fels公共AI实验室开发的MCP服务器，通过AI接口使公共部门数据真正可访问，支持自然语言与政府数据系统交互。

  • by Fels-Public-AI-Lab
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
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使用说明

Fels公共人工智能实验室——MCP服务器

Fels公共AI实验室模型上下文协议（MCP）服务器开发 宾夕法尼亚大学费尔斯政府研究所（FPAL）。

🌐 实验室网站： fels-public-ai-lab.github.io

关于

该存储库包含FPAL开发的MCP服务器，用于公共部门 通过人工智能接口真正可访问的数据。MCP（模型上下文协议） 允许AI助手直接连接到外部数据源 以及API，实现与政府数据系统的自然语言交互。

服务器

服务器 描述 状态
费城财产税 通过CARTO API连接费城的财产评估和税收数据 活动
费城开放数据 连接到费城开放数据目录、CARTO表和物业评估工作流 活动
巴尔的摩开放数据 连接巴尔的摩ArcGIS开放数据和企业GIS服务 活动

入门指南

先决条件

  • 任何兼容MCP的AI客户端（Claude Desktop、Cursor、Copilot Studio等）
  • Node.js（v18或更高版本）或Python 3.10+

安装

每台服务器都有自己的目录，其中包含设置说明。请参阅README 在每个子目录中查看配置详细信息。

连接到MCP客户端

将服务器配置添加到客户端的MCP配置文件中。例子：

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/server/index.js"]
    }
  }
}

有关具体的配置路径，请参阅客户的文档 以及格式。

研究背景

这些服务器支持FPAL对人工智能公民透明度的研究。 我们的旗舰项目——费城房产税MCP服务器-- 展示了人工智能如何从技术上转变开放的政府数据 可供真正访问，特别是用于财产评估 股权分析和税务上诉准备。

联系

📧 publicailab@sas.upenn.edu
🏛️ 宾夕法尼亚大学费尔斯政府研究所

©2026 Fels公共人工智能实验室-麻省理工学院许可证

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