MCP Server for Danmarks Statistik
En MCP server, der eksponerer Danmarks Statistiks Statistikbank API som programmerbare ressourcer, hvilket gør det nemt at integrere med sprogmodeller og moderne AI-applikationer.
Funktioner
- Fuld adgang til Danmarks Statistik API endpoints:
- Emner (subjects)
- Tabeller (tables)
- Tabelmetadata (tableinfo)
- Data
- Understøtter alle originale parametre fra API'et
- Returnerer data i forskellige formater: JSON, JSONSTAT, CSV, m.fl.
- Velegnet til integration med Large Language Models (LLMs) der understøtter MCP
Værdi og anvendelse
Denne MCP-integration giver mulighed for at bygge AI-assistenter, der kan udføre datadrevne analyser baseret på naturlig sproginteraktion med Danmarks Statistiks data. Brugerne kan stille almindelige spørgsmål på dansk, og AI-assistenten finder selv de relevante tabeller, henter data, og præsenterer resultaterne på en forståelig måde.
Konkrete eksempler på spørgsmål
Med denne integration kan brugere stille simple spørgsmål som:
- "Hvor mange mennesker bor der i København?" (667.099 indbyggere iflg. seneste tal)
- "Hvilken kommune har de sidste 10 år haft det største procentvise fald i indbyggere?" (Lolland med et fald på 9,07%)
- "I hvilken kommune bor flest i almen boligbyggeri?" (absolut: København, procentvis: Brøndby med 50,9%)
- "Hvordan er kønsfordelingen blandt beboere i almene boliger?" (53,3% kvinder / 46,7% mænd nationalt)
Fordele
- Ingen kodekundskaber krævet - Slutbrugeren behøver ikke kende til SQL, programmering eller datastrukturer
- Naturligt sprog - Interaktion foregår med almindelige spørgsmål på dansk
- Automatisk datafinding - AI-assistenten finder selv de relevante tabeller og data
- Kontekstbevidst analyse - Kan sammenligne data på tværs af tid, geografi og kategorier
- Tidsbesparende - Eliminerer behovet for manuel datasøgning og -behandling
- Demokratiserer data - Gør komplekse statistiske data tilgængelige for alle
Metadata
Release files for iflow-mcp_mcp-dst 1.0.0
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| iflow_mcp_mcp_dst-1.0.0.tar.gz | 2.3 MB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| iflow_mcp_mcp_dst-1.0.0-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 4.6 MB
Release files / iflow_mcp_mcp_dst-1.0.0.tar.gz
| Download URL | iflow_mcp_mcp_dst-1.0.0.tar.gz |
|---|---|
| Size | 2.3 MB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
2de176d88fc59f383d35b195d456731d260b8f938c1aaeac2d4e3ab64eaf67c4
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
8b7ce300d3526a93f9ab2e7a3fbd2e5398646469e51585d1339b7b4d467baa09
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
uv/0.9.10 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.10"},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"macOS","version":null,"id":null,"libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":null}
|
Release files / iflow_mcp_mcp_dst-1.0.0-py3-none-any.whl
| Download URL | iflow_mcp_mcp_dst-1.0.0-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 2.3 MB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
7b8c04f85ed46aa1984f6a561162130ba2904ae1871a1f193f93ec979a5ce1ac
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
2968d80fd615cbcea1d8c8cea75b76070cca4e0c751c0a5af4eeb2c17fdb0995
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
uv/0.9.10 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.10"},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"macOS","version":null,"id":null,"libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":null}
|