UNICEF Stats MCP

Name: UNICEF Stats MCP
Author: jpazvd

제작자: jpazvd버전 1.5.5i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.jpazvd/unicefstats-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 데이터베이스 및 데이터셋

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add unicefstats -- uvx unicefstats-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

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.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 jpazvd 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 1142개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 1142개 중 14%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1142개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

UNICEF Stats MCP, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.5.5)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Supabase

제작자: supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

컴퓨터 또는 클라우드★ 2,993Apache-2.0어제 업데이트

설치

MongoDB MCP Server

제작자: mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

내 컴퓨터에서 실행★ 1,157Apache-2.03일 전 업데이트

설치

Elasticsearch MCP Server

제작자: cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

내 컴퓨터에서 실행★ 315Apache-2.014개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

UNICEF Stats MCP

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Supabase

MongoDB MCP Server

Elasticsearch MCP Server

제작자의 README

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