Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Census MCP Server

von cyanheadsVersion 0.7.2i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registryio.github.cyanheads/census-mcp-server

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Query U.S. Census Bureau data, variables, and geography via MCP.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 3 von 3 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Kann 8 Dinge (Tools) census_list_datasets, census_list_geographies, census_search_variables, census_get_variable …
  • Das trägst du selbst ein: CENSUS_API_KEY, MCP_LOG_LEVEL

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://census.caseyjhand.com/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "census": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/census-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CENSUS_API_KEY": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http census https://census.caseyjhand.com/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add census --env CENSUS_API_KEY=your-value --env MCP_LOG_LEVEL=your-value -- npx -y @cyanheads/census-mcp-server

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "census": {
      "url": "https://census.caseyjhand.com/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "census": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/census-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CENSUS_API_KEY": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "census": {
      "type": "http",
      "url": "https://census.caseyjhand.com/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "census": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/census-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "CENSUS_API_KEY": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://census.caseyjhand.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • CENSUS_API_KEY env
    Census Bureau API key from api.census.gov/data/key_signup.html. Required for census_query_data and census_compare_geographies, and for census_list_predicate_values on a dimension it enumerates live;…
  • MCP_LOG_LEVEL env
    Sets the minimum log level for output (e.g., 'debug', 'info', 'warn').

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 6. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

  • census_list_datasets

    Browse available Census Bureau datasets with their supported vintage years. Use as the starting point when the right dataset is unknown — ACS5, ACS1, and their profile, subject, and comparison tables, population estimates, the decennial census files, and the business datasets (Co

  • census_list_geographies

    List the geography levels available for a given Census dataset and year, along with the parent geographies each level requires. Use before querying to confirm that the target geography level exists — ACS1 omits many sub-state levels, and not all datasets support tracts or block g

  • census_search_variables

    Search Census variables by keyword across variable labels and concept groups, or look one up by its code. Returns variable codes with human-readable labels — use this to go from a concept like "median household income" to the variable code B19013_001E needed for data queries. A q

  • census_get_variable

    Fetch full metadata for one or more Census variable codes — label, concept group, predicate type, the table's universe, and margin-of-error sibling references. Use to confirm a variable code before building a query, or to look up what a known code means. On ACS datasets it return

  • census_list_predicate_values

    List the codes a Census filter dimension accepts, so a predicates map can be written without guessing. Answers the question left open when census_query_data or census_compare_geographies reports that a dimension was left unset. Which route a dimension takes depends on the vintage

  • census_resolve_geography

    Resolve a place name, ZIP code, or street address to Census FIPS identifiers. Converts names like "King County, WA", "Seattle, WA", or "Seattle-Tacoma-Bellevue, WA", and ZIPs like "98109", to the codes required by census_query_data and census_compare_geographies. Use before query

  • census_query_data

    Query a Census dataset for one or more variables at one geography, a list of geographies at the same level, or every geography at a level. Accepts FIPS codes for the target geography — use census_resolve_geography to convert place names to FIPS when needed. On ACS datasets, label

  • census_compare_geographies

    Compare one or more variables across multiple geographies at the same level — all counties in a state, all states nationally, or a named set of specific geographies — ranked on the value of one of them. Covers queries like "compare median income across WA counties" or "which stat

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cyanheads bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • ✓ Bestanden

    Endpunkt antwortet

    Antwort in 239 ms (HTTP 200)

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Keine Anmeldung nötig

  • ✓ Bestanden

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Wir haben 8 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32484 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 92 % der anderen 32484 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32484 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Census MCP Server sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.7.2) kam vorgestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Recta

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

Recta

von RectaBuild

Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.

Computer oder CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

@cyanheads/census-mcp-server Query U.S. Census Bureau data, variables, and geography via MCP. STDIO or Streamable HTTP. 8 Tools

Public Hosted Server: https://census.caseyjhand.com/mcp


Overview

US Census Bureau demographic, economic, and housing data. Find datasets and variables, resolve place names or addresses to FIPS codes, and query or rank estimates across any set of geographies.

Tools
ToolDescription
census_list_datasetsBrowse available Census Bureau datasets (ACS5 and ACS1 with their profile, subject, and comparison tables, ACS Supplemental Estimates and Selected Population Profiles, Population Estimates, Decennial, County Business Patterns, Economic Census, Nonemployer Statistics) with vintage years and dataset codes.
census_list_geographiesList the geography levels supported by a dataset and year, with parent requirements and example FIPS values.
census_search_variablesKeyword search across variable labels and concept groups, or lookup by variable or table code. On ACS, returns estimate and margin-of-error codes together.
census_get_variableFetch full metadata for one or more variable codes — label, concept, predicate type, universe, MOE sibling — including the annotation and flag columns the data tools accept.
census_list_predicate_valuesList the codes a filter dimension accepts (EMPSZES, LFO, POPGROUP, NAICS2017…), from the dataset dictionary or a live wildcard enumeration.
census_resolve_geographyConvert place names (e.g., "King County, WA"), ZIP codes, or street addresses to Census FIPS identifiers via TIGERweb and Census Geocoder.
census_query_dataQuery a Census dataset for variables at one geography, a comma-separated list of them, or every geography at a level. Returns estimates with MOE, Census sentinel values and withheld business values resolved to their published meanings, and predicate filtering for the business datasets.
census_compare_geographiesRank and compare variables across multiple geographies — all counties in a state, all states nationally, or a named set. Sorted table output, with the same predicate filtering.

Capability reference

census_list_datasets tool
  • Returns dataset codes, names, descriptions, and available vintage years, with an optional keyword filter. Covers ACS5 and ACS1 (data profiles, subject tables, comparison profiles, and acs/acs1/spp), acs/acsse, Population Estimates, the 2020 Decennial files (Redistricting (P.L. 94-171), dec/dhc, dec/dp, dec/sdhc, dec/ddhca, dec/ddhcb), cbp, ecnbasic, and nonemp
  • Each description names the filter predicates the dataset requires and the geography levels it publishes
  • Dataset codes (e.g., acs/acs5) are what the other tools take. Case is ignored and a two-part code works by its last part alone (acs5, pl); three-part codes such as acs/acs5/profile must be given in full
  • available_years is exhaustive: any other year fails with year_not_available, naming the years that work

census_list_geographies tool
  • Returns one row per geography level and parent hierarchy: geography_level, whether a parent is required, required_parent_levels, and an example FIPS value. totalLevels counts each level once
  • geography_level values are the exact inputs to census_query_data and census_compare_geographies; year defaults to the latest vintage
  • Fails with dataset_not_found or year_not_available (naming the years served)

census_search_variables tool
  • Whole-word search across label and concept: every query word must match, otherwise the closest matches come back with a notice. A variable or table code in any case returns that variable, or the whole table in code order, first (B19013 returns B19013_001E then B19013_001M)
  • A code the dataset does not publish gets a notice naming the sibling dataset that holds it (S1701 in acs/acs5 points to acs/acs5/subject) or census_get_variable for an attribute column such as B19013_001EA
  • On ACS datasets, estimate (E suffix) and margin-of-error (M suffix) codes come back together; comparison profiles and the other families publish no margins of error. Also finds predicate codes by keyword (naics) or code (NAICS2017 in cbp)
  • limit is an integer from 1 to 100 (default 20), rejected rather than clamped when out of range. offset pages the complete match ordering; totalMatches counts matches before paging, truncated means another page exists, and nextOffset names it. variables.json is cached per dataset+year (default TTL 24h)

census_get_variable tool
  • Takes one or more variable codes (case-insensitive) and returns label, concept, predicate type, and the table's universe, in the order given. If groups.json can't be fetched, variables come back without universe and a notice says to retry
  • Resolves annotation and flag columns such as B19013_001EA and EMP_F, with attribute_of naming the column each belongs to and attribute_type its kind (ANNOTATION, FLAG, MARGIN_OF_ERROR). On ACS datasets it also returns estimate_code/moe_code sibling references
  • Confirms predicate dimension codes (NAICS2017, SEX) exist in a dataset; census_list_predicate_values lists their values. dataset defaults to acs/acs5 and year to the latest vintage
  • variable_not_found when a code isn't defined, naming the sibling dataset that publishes it when one is found (DP03_0062E in acs/acs5 points to acs/acs5/profile)

census_list_predicate_values tool
  • Lists the codes a filter dimension accepts, read from the dataset dictionary when it publishes a list and enumerated live otherwise. NAICS* and POPGROUP have long lists (thousands of codes; narrow with query); EMPSZES, LFO, RCPSZES, TAXSTAT, and TYPOP are live-only
  • Dictionary lists are checked against the rows the dataset actually publishes and unpublished codes are dropped; source says whether the check ran and the notice gives the number withheld. A dictionary list does not validate publication at a supplied geography level
  • Live enumeration takes geography_level (default us) and echoes that scope. Codes vary by level; only levels whose dataset metadata permits an unparented wildcard are accepted
  • query matches code and label; results are sorted by code before offset/limit paging (limit 1 to 500, default 50). totalCount counts all matches; truncated means another page exists, with nextOffset only then. On ecnbasic, within_naics scopes TAXSTAT and TYPOP to one industry
  • The live route and the dictionary check read the data endpoint, so they need CENSUS_API_KEY: without a working key a live-only dimension fails with missing_api_key, while a dictionary list still answers, unchecked, with a notice naming the key

census_resolve_geography tool
  • Named places (e.g., "King County, WA") resolve via TIGERweb; street addresses resolve to tract level via Census Geocoder, with block_group_fips and place_fips. A 5-digit ZIP (or ZIP+4) resolves to its ZIP Code Tabulation Area (zip code tabulation area)
  • Auto-detects geography_type for state, county, place, tract, and ZIP. Metropolitan/micropolitan statistical areas, combined statistical areas, consolidated cities, and economic places need an explicit geography_type; economic place returns the 8-digit ecnbasic code (Seattle 03363000)
  • The place level includes census-designated places, which answer a name only when no incorporated place or county matches exactly; use the full name ("Arlington CDP, VA") or geography_type: "place" to reach one. Optional county_fips scopes county and tract resolution (county_scope_unsupported for any other level or an address)
  • Matching ignores case, accepts a state abbreviation or full name, and tolerates Saint/St. and accent differences. New York City boroughs resolve to their counties ("Brooklyn, NY" → Kings County 047) with a notice
  • A name matching several geographies returns ambiguous_name with every candidate's FIPS code and state. Results carry state_fips (→ parent_fips) and fips_summary (→ geography_fips) for the next tool; statistical areas and ZCTAs omit state_fips

census_query_data tool
  • Requires FIPS codes (use census_resolve_geography for place names). geography_fips: "*" returns every geography at the level within the parent; each row carries geography_fips and the nationally unique geography_geoid. Wildcards return up to limit rows (default 50, max 500) in GEOID order, with offset for paging and totalCount for all matches. truncated is true only when another page exists; nextOffset names that page
  • A comma-separated list ("06,53", or "033,061" with parent_fips: "53") returns one row per listed code at the same level, in GEOID order and paged the same way; codes take the level's width, no "*" member, and the parents a single code needs. The notice names each listed code no row came back for
  • Up to 49 variable codes per call, fewer on datasets that add label or record columns (too_many_variables states the maximum). Unknown codes fail with variable_not_found; level and parent problems fail with parent_required or parent_not_accepted. Optional tract_fips (6 digits, with a concrete county_fips) scopes a block-group or decennial block query to one tract
  • Optional predicates map filters the business, pep, and dec datasets and acs/acs1/spp (e.g., {"NAICS2017": "5112"}). Unset dimensions take a Census default, echoed per row in applied_filters; "*" returns one row per category, labelled in record. pep/charv returns several rows per geography, so pin one (e.g., {"MONTH": "7"})
  • ACS se

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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