UNICEF Stats MCP

Name: UNICEF Stats MCP
Author: jpazvd

von jpazvdVersion 1.5.5i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.jpazvd/unicefstats-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

UNICEF child development statistics: 790+ indicators, 200+ countries, SDMX-sourced. No API key.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Datenbanken & Datensätze

Installation

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

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

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

{
  "mcpServers": {
    "unicefstats": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "unicefstats-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add unicefstats -- uvx unicefstats-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "unicefstats": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "unicefstats-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "unicefstats": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "unicefstats-mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

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

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

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto jpazvd 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
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Datenbanken & Datensätzei

Mehr Sterne als 0 % der anderen 1139 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 14 % der anderen 1139 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1139 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 UNICEF Stats MCP sicher?

Er hat 1 von 1 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?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.5.5) kam vor 5 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

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

Supabase

von supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

Computer oder Cloud★ 2.993Apache-2.0Aktualisiert gestern

Installieren

MongoDB MCP Server

von mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

Läuft auf deinem Computer★ 1.157Apache-2.0Aktualisiert vor 3 Tagen

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Elasticsearch MCP Server

von cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

Läuft auf deinem Computer★ 315Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten

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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.

unicefstats-mcp

Experimental — not an official UNICEF product. Verify retrieved values against the UNICEF Data Warehouse before citing in publications. See Limitations.

MCP server for UNICEF child development statistics. Query 790+ child-focused indicators across 200+ countries with disaggregations by sex, age, wealth quintile, and residence. No API key required.

Indicators cover child mortality, nutrition, education, child protection, WASH (water/sanitation/hygiene), HIV/AIDS, immunization, early childhood development, and more. Many align with SDG targets, but the dataset is broader than SDGs alone.

Data source: UNICEF SDMX API

Identity

Property	Value
MCP identity	`io.github.jpazvd/unicefstats-mcp`
PyPI package	`unicefstats-mcp`
Canonical source	github.com/jpazvd/unicefstats-mcp
Data source	UNICEF Data Warehouse via SDMX REST API
Maintainer	Joao Pedro Azevedo (`jpazvd`)
Status	Experimental — not endorsed by UNICEF

Third-party aggregator listings (LobeHub, Smithery, mcp.so, Glama) are not controlled by the maintainer. Verify against the canonical source above.

How it relates to the unicefdata packages
How it compares to other data MCPs
Landscape: MCP servers for official statistics
Relationship to sdmx-mcp
Quick Start
Tools
Demo
Prompts
Benchmark Results
Deployment
Development
Contributing
Limitations and Hallucination Risks
Provenance and Ownership
How to Verify This MCP
License

Key documents

Document	Description
PROVENANCE.md	Data origin, ownership, distribution pipeline, verification steps
CHANGELOG.md	Version history (v0.1.0–v1.5.5) with sources cited
RELEASE.md	Release process checklist and version management
CONTRIBUTING.md	Development setup, code style, PR guidelines
CODE_OF_CONDUCT.md	Contributor Covenant v2.1
examples/RESULTS.md	Full 300-query benchmark analysis with EQA decomposition
examples/LITERATURE_REVIEW.md	Literature review: MCP servers for official statistics — ecosystem, patterns, evaluation, 15 papers
examples/LANDSCAPE.md	Landscape analysis: 20 servers reviewed in depth (March 2026), 92 catalogued with status labels (October 2026) — timeline, feature matrix, strengths/weaknesses
examples/results/related_work.md	Annotated bibliography — 15 papers on tool-augmented hallucination
examples/results/statistical_summary.md	Wilcoxon, bootstrap CI, McNemar tests on benchmark results
examples/MCP-DIRECTORY-STATS.md	Comprehensive directory of all official statistics MCP servers
examples/mcp-smoke-test/MULTIMODEL_SMOKETEST.md	Cross-model smoke test (Anthropic / OpenAI / Google / OpenRouter) for the v0.7.3 cross-provider generalisation question — design, rubric, ~$1 default run, path to full mini-EQA

How it relates to the unicefdata packages

unicefstats-mcp is not a replacement for the unicefdata packages in Python, R, or Stata. They serve different audiences:

	unicefstats-mcp	unicefdata (Python/R/Stata)
Audience	AI assistants (Claude, Cursor, Copilot)	Data scientists, researchers, analysts
Interface	MCP protocol (tool calls via JSON)	Native language API (`library()`, `import`, `ssc install`)
Use case	Conversational data exploration, quick lookups, AI-assisted analysis	Reproducible research, ETL pipelines, statistical analysis
Output	JSON (compact or full) optimized for LLM context	DataFrames, tibbles, Stata matrices
Scripting	No — single queries via AI chat	Yes — full programmatic control, loops, joins, transforms
Caching	Delegates to unicefdata	Built-in SDMX response caching
Bulk download	Limited (max 500 rows per call)	Unlimited — designed for full dataset pulls

Under the hood, unicefstats-mcp wraps the unicefdata Python package. Every tool call ultimately calls unicefdata.unicefData() or its metadata functions. Think of the MCP as a thin AI-friendly interface on top of the same data layer.

When to use which:

Use unicefstats-mcp when you're chatting with an AI and want to quickly explore indicators, check values, or compare countries
Use unicefdata (Python/R/Stata) when you're writing scripts, building dashboards, running regressions, or doing any reproducible analytical work

How it compares to other data MCPs

Servers are named by repository and carry a status label (official, independent, community or commercial) as defined in Status labels. "—" means the feature is not documented in that repository's public README. See About these tables for how counts are taken and how to propose a correction.

Feature	unicefstats-mcp (this repo)	data360-mcp (World Bank, official)	fred-mcp-server (community)	world_bank_mcp_server (community)
Tools	9 (search → metadata → data → code → identity + strict canonical lookup)	16 (search indicators/datasets → metadata → data → disaggregation → codelist lookup → list; summarize / rank / compare countries; country-group expansion; single- and multi-indicator Vega-Lite viz specs; API-URL; plus an interactive-choice UI tool)	3 (browse → search → get)	1 (get only)
Indicators	790+ child-focused indicators	Data360 catalogue, multiple databases (WB_WDI, WB_SSGD, …)	800,000+ economic series	~1,600 indicators
Countries	200+ (ISO3)	200+ (ISO3 `REF_AREA`)	US-focused (some intl)	200+ (ISO2)
Disaggregations	Sex, age, wealth quintile, residence	Sex, age, urbanisation (per indicator, via `data360_get_disaggregation`)	Frequency, seasonal adjustment	None
MCP Prompts	5 (`compare_indicators`, `trend_analysis`, `country_profile`, `sdg_progress`, `write_unicefdata_code`)	7	None	None
MCP Resources	6 (`system-prompt`, `context`, `llm-instructions`, `categories`, `countries`, `glossary`)	11 (`system-prompt`, `context`, `agent-recipe`, `databases`, `codelists`, `data-schema`, `data-filters`, `metadata-fields`, `search-usage`, `viz/chart-grammar`, …)	None	None
Output modes	Compact (5 cols) / Full (all cols)	SDMX-shaped JSON with a per-observation `claim_id` (8-char "proof-carrying numbers" hash); compact serializer for aggregation tools	JSON	CSV
Data summary	Value range, year range, country count	`summarize_data`, `rank_countries`, `compare_countries` tools; Vega-Lite chart specs	None	None
Pagination metadata	`total_rows_available` vs `rows_returned`	`limit`/`offset` with `total_count`, `has_more`, `next_offset` (MCP best-practice pattern)	`limit`/`offset`	None (hardcoded 20K)
Input validation	ISO3, sex, wealth, residence validated	Codelist resolution tool + server-side country-coverage check (`required_country`)	Zod schemas	None
Error guidance	`error` + `tip` with next steps	Structured `error_code` (e.g. `http_error:search`) + message, raised as MCP `ToolError`	HTTP status text	Raw exception
API key	Not required	Not required	FRED_API_KEY required	Not required
Truncation handling	`rows_truncated` flag + filter tips	Payload stripping to core fields with `claim_id` preserved (`docs/payload_analysis.md`)	None	None
Published	PyPI	PyPI	npm	No

Landscape: MCP servers for official statistics

This project is part of a growing ecosystem of MCP servers for international and official statistics. Tables group servers by the data source they wrap; the Status column says who maintains them, using the labels defined in Status labels.

About these tables

Status labels

Status describes who maintains a server, not its quality or the quality of its data.

Official: published by the organisation that produces the data, or that operates the platform it is served from, under that organisation's account or announced on its own website. A qualifier marks maturity where the organisation states it: *(beta)*, *(lab)*, *(pilot)*.
Independent: built by staff of that organisation in a personal capacity, as stated in the README or the maintainer's profile, and not endorsed by the organisation. This repository is in this category.
Community: built by individuals or groups with no stated affiliation to the data producer.
Commercial: offered by a company as part of a product or a hosted or paid service, with no stated affiliation to the data producer.

*Official* refers to the server, not the data. Servers whose data are not official statistics, such as research estimates, are listed separately in the directory; a research producer that maintains its own server is labelled *producer-maintained*, not official.

When the evidence is ambiguous, we do not claim official or independent status: the row is labelled community and the note says why. Affiliations we cannot see can be added through the landscape-correction issue template below.

Counts and corrections

The comparison and landscape tables are a snapshot, not a registry. Every count (tools, prompts, resources, stars) describes what is visible on each repository's public default branch on the date of the commit that last touched the row — currently 2026-10-24 to 2026-10-27 — and the ecosystem moves faster than this README. The

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

UNICEF Stats MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Datenbanken & Datensätzei

Häufige Fragen

Alternativen

Supabase

MongoDB MCP Server

Elasticsearch MCP Server

README vom Entwickler

unicefstats-mcp

Identity

Contents

Key documents

How it relates to the unicefdata packages

How it compares to other data MCPs

Landscape: MCP servers for official statistics

About these tables

Status labels

Counts and corrections