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时间序列预测服务器

FAIM MCP服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP)的时间序列预测服务，整合了FAIM时间序列预测SDK，为兼容MCP的AI助手提供预测功能。

  • by S-FM
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 8 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 S-FM/faim-mcp

使用说明

FAIM MCP服务器

模型上下文协议（MCP）服务器，将FAIM时间序列预测SDK与任何兼容MCP的AI助手集成在一起，实现了AI驱动的预测功能。

NPM包： @faim集团/mcp

概述

该MCP服务器目前公开了来自FAIM API的两个基础时间序列模型，用于零样本预测：

  • 计时器2
  • TiRex

主要特点

✅ 两个MCP工具:

  • list_models：返回可用的预测模型和功能
  • forecast：执行点和概率时间序列预测

✅ 灵活的输入格式:

  • 1D数组：单变量时间序列
  • 三维阵列：批处理/序列/特征格式

✅ 概率预测:

  • 点预测（单值预测）
  • 分位数预测（置信区间）
  • 样本预测（分布样本）
  • 用于风险评估的自定义分位数

安装

先决条件

远程MCP服务器——适用于n8n等工作流自动化工具

MCP服务器是远程部署的。

要使用远程MCP服务器，请向以下端点发送请求：

https://mcp.faim.it.com

使用提供您的FAIM API密钥 承载身份验证.

本地MCP服务器

选项1：从npm安装（推荐）

配置您的客户端以直接与 npx:

{
  "mcpServers": {
    "faim": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@faim-group/mcp"],
      "env": {
        "FAIM_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

无需安装- npx 将自动下载并运行最新版本。

或者，如果您希望先全局安装：

npm install -g @faim-group/mcp

然后在config中：

{
  "mcpServers": {
    "faim": {
      "command": "faim-mcp",
      "env": {
        "FAIM_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

选项2：在本地克隆和构建

# Clone the repository
git clone <repository-url>
cd faim-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Run tests
npm test

# Run type checker
npm run lint

然后使用本地路径：

{
  "mcpServers": {
    "faim": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/faim-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "FAIM_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

示例

n8n工作流-需求预测

需求预测的n8n工作流示例可在 examples/n8n/demand_forecasting.json此工作流程演示了如何将FAIM MCP服务器与n8n集成，以执行自动需求预测任务。

使用此示例：

  1. 打开n8n
  2. 从导入工作流 n8n_examples/demand_forecasting.json
  3. 在MCP连接设置中配置您的FAIM API密钥
  4. 使用时间序列数据执行工作流

配置

环境变量

# Required: Your FAIM API key
export FAIM_API_KEY="your-api-key-here"

# Optional: Set to non-production for verbose logging
export NODE_ENV=development

MCP兼容性

此服务器实现 模型上下文协议（MCP），一种将人工智能助手连接到外部工具和数据源的开放协议。它适用于任何实现MCP客户端的LLM和应用程序。

与任何LLM或系统一起使用

此服务器实现标准MCP协议，并与实现MCP客户端的任何应用程序一起工作：

  • 直接MCP客户端实施
  • 支持MCP的AI框架适配器
  • 将MCP工具暴露给任何LLM的IDE扩展
  • 在MCP和LLM的工具调用格式之间进行转换的自定义中间件

用法

启动服务器

# Build and start the server
npm run build
node dist/index.js

服务器将：

  1. 从环境中读取API密钥
  2. 初始化FAIM客户端
  3. 在stdin上监听JSON-RPC请求
  4. 将响应发送到stdout

工具1：列出模型

返回可用的预测模型及其功能。

请求：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list",
  "params": {}
}

答复：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "list_models",
        "description": "...",
        "inputSchema": { ... }
      },
      {
        "name": "forecast",
        "description": "...",
        "inputSchema": { ... }
      }
    ]
  }
}

工具2：预测

使用FAIM模型进行时间序列预测。

请求（点数预测）：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "forecast",
    "arguments": {
      "model": "chronos2",
      "x": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
      "horizon": 10,
      "output_type": "point"
    }
  }
}

请求（带置信区间的分位数预测）：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "forecast",
    "arguments": {
      "model": "chronos2",
      "x": [[[100, 50], [102, 51], [105, 52]]],
      "horizon": 5,
      "output_type": "quantiles",
      "quantiles": [0.1, 0.5, 0.9]
    }
  }
}

答复：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "success": true,
    "data": {
      "model_name": "chronos2",
      "model_version": "1.0",
      "output_type": "point",
      "forecast": {
        "point": [[[11], [12], [13], ...]]
      },
      "metadata": {
        "token_count": 150,
        "duration_ms": 245
      },
      "shape_info": {
        "input_shape": [1, 10, 1],
        "output_shape": [1, 10, 1]
      }
    }
  }
}

项目结构

faim-mcp/
├── src/
│   ├── index.ts              # MCP server entry point
│   ├── types.ts              # TypeScript interfaces
│   ├── tools/
│   │   ├── list-models.ts    # List models tool
│   │   └── forecast.ts       # Forecasting tool
│   └── utils/
│       ├── client.ts         # FAIM client singleton
│       ├── validation.ts     # Input validation
│       └── errors.ts         # Error transformation
├── tests/
│   ├── tools/
│   │   ├── list-models.test.ts
│   │   └── forecast.test.ts
│   └── utils/
│       ├── validation.test.ts
│       └── errors.test.ts
├── dist/                     # Built output
│   ├── index.js             # ESM bundle
│   ├── index.cjs            # CommonJS bundle
│   ├── index.d.ts           # Type declarations
│   └── *.map                # Source maps
└── package.json, tsconfig.json, tsup.config.ts, vitest.config.ts

测试

该项目包括以下方面的综合测试：

  • 输入验证：有效/无效输入、边缘情况、边界值
  • 错误处理：SDK错误、JavaScript错误、错误分类
  • 工具功能：响应结构、模型可用性
  • 类型安全：TypeScript编译，类型保护

运行测试：

npm test                 # Run all tests
npm run test:coverage   # Run with coverage report
npm run test:ui         # Run with UI dashboard

调试

启用详细日志记录：

NODE_ENV=development node dist/index.js

输出进入stderr（不干扰stdout JSON-RPC）。

构建和部署

为生产而建

npm run build

输出：

  • dist/index.js -ESM模块
  • dist/index.cjs -CommonJS模块
  • dist/index.d.ts -类型声明
  • 用于调试的源映射

部署检查表

  • []设置 FAIM_API_KEY 环境变量
  • []运行 npm run build
  • []运行 npm test 验证
  • []部署 dist/ 目录
  • []运行 node dist/index.js 作为服务器进程

故障排除

“FAIM_API_KEY未设置”

export FAIM_API_KEY="your-key-here"
node dist/index.js

“找不到模块”错误

npm install
npm run build

服务器未响应

  • 检查stdout/stderr是否正确连接
  • 验证请求的JSON-RPC格式
  • 检查日志中的错误消息
  • 确保可访问FAIM API

许可证

麻省理工学院

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