Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
FRED economic data: GDP, inflation, unemployment, rates, and 800k+ Federal Reserve time series.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
FRED_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fred-economic": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fred-economic-mcp"
],
"env": {
"FRED_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add fred-economic --env FRED_API_KEY=your-value -- npx -y fred-economic-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"fred-economic": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fred-economic-mcp"
],
"env": {
"FRED_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"fred-economic": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fred-economic-mcp"
],
"env": {
"FRED_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 danishashko 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: FRED_API_KEY
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.3)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Thalovant MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Connect MCP clients to Thalovant control-plane and hub runtime APIs over stdio or Streamable HTTP.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
U.S. and global economic data for Claude Desktop and any MCP-compatible client, powered by FRED (Federal Reserve Economic Data). Search and pull from 800,000+ economic time series — GDP, inflation, unemployment, interest rates, and more — all from natural language.
npm package:
fred-economic-mcp· GitHub repo:danishashko/fred-economic-mcp.
Every tool returns human-readable markdown by default, or structured JSON on request (response_format: "json"). The server is lightweight (Python standard library + mcp only), applies FRED's transformations server-side so the AI gets clean numbers, and retries automatically when FRED rate-limits.
FRED requires a free API key. It takes about a minute:
FRED_API_KEY environment variable (see config below).Add this to your Claude Desktop config and restart Claude:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "fred": { "command": "npx", "args": ["-y", "fred-economic-mcp"], "env": { "FRED_API_KEY": "your_free_fred_api_key_here" } } } }
On first launch the npx wrapper creates an isolated Python environment and installs the dependencies for you (a one-time step that can take a minute). You only need Python 3.10+ and Node.js 16+ on your machine.
npm install -g fred-economic-mcp
{
"mcpServers": { "fred": { "command": "fred-economic-mcp", "env": { "FRED_API_KEY": "your_free_fred_api_key_here" } } } }
| Tool | What it returns | Parameters |
|---|---|---|
search_series | Series matching a keyword, ranked by popularity (ID, title, units, frequency) | query, limit |
get_series_observations | The actual data values, with transforms and frequency aggregation | series_id, observation_start, observation_end, units, frequency, sort_order, limit |
get_series_info | Metadata for a series (units, frequency, seasonal adjustment, coverage, notes) | series_id |
get_economic_snapshot | Latest value of key U.S. indicators in one dashboard | *(none)* |
browse_category | Child categories and popular series within a FRED category | category_id |
get_releases | Economic data releases FRED tracks | limit |
Every tool also accepts response_format ("markdown", the default, or "json").
`get_series_observations` transforms (`units`): lin levels · chg change · ch1 change from year ago · pch percent change · pc1 percent change from year ago · pca compounded annual rate · log natural log.
Frequency aggregation (`frequency`): empty (native) · d daily · w weekly · m monthly · q quarterly · a annual.
You don't need to memorize IDs — search_series finds them — but these come up often:
| Series ID | Indicator |
|---|---|
GDPC1 | Real Gross Domestic Product |
UNRATE | Unemployment Rate |
CPIAUCSL | Consumer Price Index (CPI) |
PCEPI | PCE Price Index (the Fed's preferred inflation gauge) |
FEDFUNDS | Federal Funds Rate |
DGS10 | 10-Year Treasury Yield |
T10Y2Y | 10-Year minus 2-Year Treasury Spread |
PAYEMS | Nonfarm Payrolls |
MORTGAGE30US | 30-Year Fixed Mortgage Rate |
UMCSENT | Consumer Sentiment (University of Michigan) |
Once the server is connected, just ask Claude:
Asking *"What's year-over-year CPI inflation for the last few months?"* runs get_series_observations with series_id=CPIAUCSL, units=pc1:
# Consumer Price Index for All Urban Consumers: All Items (CPIAUCSL)
Units: Percent change from year ago · Frequency: m Total observations: 940
Latest: 3.39 (2026-04-01)
| Date | Value |
|---|---|
| 2026-04-01 | 3.39 |
| 2026-03-01 | 3.29 |
| 2026-02-01 | 2.43 |
"No FRED API key configured" Set FRED_API_KEY in your MCP client config (see Quick Start) to a free key from fredaccount.stlouisfed.org/apikeys, then restart the client.
"Command not found" / "Python not found" Make sure Python 3.10+ and Node.js 16+ are installed and on your PATH. On macOS/Linux, try python3.
"FRED is rate-limiting requests" FRED allows 120 requests/minute per key. The server retries automatically; if you still hit it, wait a minute.
Tools not showing up in Claude
FRED_API_KEY is set in the server's env block."FRED rejected the request" The series ID is probably wrong. Use search_series to find the correct ID, or get_series_info to confirm a series exists.
Using a different model or provider (LiteLLM, OpenRouter, NVIDIA NIM, a local model) This server never talks to a model. Your client starts it as a local process and speaks JSON-RPC over stdin/stdout, so changing ANTHROPIC_BASE_URL or swapping the model behind your client has no effect on it. If tools stop firing after a switch like that, check two things: the model has to support function calling, and a proxy configured to drop unsupported parameters can silently strip your tool definitions, which produces no error at all. Run /mcp in your client (or claude mcp list) to confirm the server is connected before suspecting the server.
If you would rather run the Python file directly instead of via npx:
1. Download the server and install the dependency
Save fred_mcp.py somewhere on your machine, then:
pip install mcp
(or pip3 on macOS/Linux)
2. Point Claude Desktop at it
{
"mcpServers": { "fred": { "command": "python3", "args": ["/absolute/path/to/fred_mcp.py"], "env": { "FRED_API_KEY": "your_key_here" } } } }
On Windows use "command": "python" and a path like "C:\\path\\to\\fred_mcp.py" (double backslashes or forward slashes).
3. Restart Claude Desktop.
429.unrate works..; those are shown as N/A.units transforms (e.g. pc1 for year-over-year %) are computed by FRED, so the values are authoritative — no client-side math.get_series_info to check before pulling a range.See CHANGELOG.md for the full version history.
This tool uses the FRED® API but is not endorsed or certified by the Federal Reserve Bank of St. Louis. FRED® is a registered trademark of the Federal Reserve Bank of St. Louis. Use of the FRED API is subject to its Terms of Use.
Daniel Shashko
MIT © Daniel Shashko