ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Faostat MCP Server

โดย cyanheadsรุ่น 0.6.0i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.cyanheads/faostat-mcp-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

UN FAOSTAT global food & agriculture statistics over a local SQLite mirror, via MCP.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: ฐานข้อมูลและชุดข้อมูล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://faostat.caseyjhand.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "faostat": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/faostat-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FAOSTAT_DOMAINS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FAOSTAT_MIRROR_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FAOSTAT_BULK_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CANVAS_PROVIDER_TYPE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FAOSTAT_DATAFRAME_DROP_ENABLED": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add faostat --env FAOSTAT_DOMAINS='ใส่ค่าของคุณ' --env FAOSTAT_MIRROR_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env FAOSTAT_BULK_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env CANVAS_PROVIDER_TYPE='ใส่ค่าของคุณ' --env FAOSTAT_DATAFRAME_DROP_ENABLED='ใส่ค่าของคุณ' --env MCP_LOG_LEVEL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @cyanheads/faostat-mcp-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "faostat": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/faostat-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FAOSTAT_DOMAINS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FAOSTAT_MIRROR_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FAOSTAT_BULK_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CANVAS_PROVIDER_TYPE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FAOSTAT_DATAFRAME_DROP_ENABLED": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "faostat": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/faostat-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FAOSTAT_DOMAINS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FAOSTAT_MIRROR_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FAOSTAT_BULK_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CANVAS_PROVIDER_TYPE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "FAOSTAT_DATAFRAME_DROP_ENABLED": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://faostat.caseyjhand.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • FAOSTAT_DOMAINS env
    Comma-separated FAOSTAT domain codes to index into the local mirror.
  • FAOSTAT_MIRROR_PATH env
    Directory holding the per-domain SQLite mirror databases and the shared dimension database.
  • FAOSTAT_BULK_BASE_URL env
    FAOSTAT bulk-download service base URL (manifest + per-domain ZIPs).
  • CANVAS_PROVIDER_TYPE env
    DataCanvas engine for SQL over large result sets. Defaults to 'duckdb'; set 'none' to disable analytical staging.
  • FAOSTAT_DATAFRAME_DROP_ENABLED env
    Set to 'true' to make faostat_dataframe_drop callable, so a staged table can be dropped before its 2-hour TTL. Off by default: the tool is registered disabled.
  • MCP_LOG_LEVEL env
    Sets the minimum log level for output (e.g., 'debug', 'info', 'warn').

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 6 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • faostat_list_domains

    Discover FAOSTAT statistical domains (production, trade, food balances, food security, land use, agri-emissions, prices, value) with their codes, descriptions, last-update date, upstream row count, and local index status. Every query keys on a domain code from here. The `indexed`

  • faostat_resolve_codes

    Resolve labels to the numeric codes or exact alphanumeric item identities faostat_query_observations needs: areas (countries/regions), items (commodities), and elements (metrics). Use query for full-text matching, name_contains for substring matching, code or code_text for exact

  • faostat_query_observations

    Query a FAOSTAT domain's data cube by area(s), item(s), element(s), sources, and year range, returning values with units and data-quality flags. Resolve numeric codes or exact alphanumeric item identities with faostat_resolve_codes; element resolution accepts item selectors and r

  • faostat_commodity_profile

    Assemble a global profile for one QCL item in a single call: top-producing countries, the annual production trend, and trade flows (top exporters and importers). Supply item_code or item_query; code wins when both are supplied. A query selects a unique normalized exact label, oth

  • faostat_dataframe_query

    Run a single-statement SELECT against canvas tables staged by faostat_query_observations and faostat_commodity_profile (faostat_xxxxxxxx). Use DuckDB joins, aggregates, window functions, and CTEs for rankings and time-series analysis. Item groups can overlap their members even wi

  • faostat_dataframe_describe

    List the canvas tables (faostat_xxxxxxxx) staged by faostat_query_observations and faostat_commodity_profile, each with its source tool, the query parameters that produced it, creation/expiry timestamps, row count, and column schema. Call this before faostat_dataframe_query to di

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cyanheads ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 202 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 6 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ฐานข้อมูลและชุดข้อมูลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 956 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 91% ของอีก 956 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 956 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Faostat MCP Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.6.0) เข้า registry 3 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Supabase

โดย supabase

server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 2,993Apache-2.0อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

MongoDB MCP Server

โดย mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

รันบนเครื่อง★ 1,157Apache-2.0อัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Elasticsearch MCP Server

โดย cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

รันบนเครื่อง★ 315Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@cyanheads/faostat-mcp-server Global food & agriculture statistics from the UN FAOSTAT bulk-download corpus, served from a local SQLite mirror with a DataCanvas SQL surface, via MCP. STDIO or Streamable HTTP. 7 Tools • 1 Skill Resource • 0 Prompts

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


Overview

Global food and agriculture statistics from the UN's FAOSTAT: production, trade, food balances, food security, land use, fertilizer, and emissions for 245+ countries and territories since 1961. Resolve commodity and country codes, query the data, and run SQL over large results.

Tools
ToolDescription
faostat_list_domainsDiscover FAOSTAT statistical domains with codes, descriptions, last-update date, upstream row count, and local index status. The entry point — every query keys on a domain code.
faostat_resolve_codesResolve human terms to the codes a query needs (areas, items, elements), flagging each area as a country or an aggregate region.
faostat_query_observationsQuery a domain's cube by area(s), item(s), element(s), and year range. Inline preview for small results; large sets spill to a DataCanvas table.
faostat_commodity_profileWorkflow: assemble top producers, the production trend, and trade flows for one commodity from the production and trade domains in a single call.
faostat_dataframe_queryRun a read-only SQL SELECT against the canvas tables staged by the analytical tools.
faostat_dataframe_describeList the canvas tables staged this session, each with provenance, row count, and column schema.
faostat_dataframe_dropDrop one staged canvas table before its 2-hour TTL. Opt-in — callable only with FAOSTAT_DATAFRAME_DROP_ENABLED=true.

Capability reference

faostat_list_domains tool
  • Full FAOSTAT catalog (~69 domains) read live from the bulk manifest, annotated with local mirror status
  • code for an exact domain lookup; topic substring filter over code/name/topic; indexed_only to list only domains queryable from the local mirror
  • offset + limit (max 200, default 20) page the catalog — response reports totalMatches, truncated, and nextOffset
  • Each entry reports indexed / index_ready flags, local row count, and last completed sync

faostat_resolve_codes tool
  • FTS5 full-text query, substring name_contains, or exact code lookup within a dimension: area, item, or element; code_text looks up alphanumeric items
  • Item/element matches are scoped to codes present in the given domain's cube; area codes are shared across domains
  • Element matches include observed units; item_codes or item_codes_text restrict element discovery and units to selected items. Item/element lookups require that domain to be ready
  • Every area match is flagged country or aggregate (codes ≥ 5000, plus curated sub-threshold roll-ups such as China=351)
  • Verified item groups are marked aggregate by domain. Classification is incomplete: kind: null does not mean items can safely be summed together
  • limit (max 200, default 50) + offset page the match set
  • Typed errors: unknown_domain, index_not_ready, invalid_text_selector, invalid_item_scope, query_timeout

faostat_query_observations tool
  • Filters by area_codes / item_codes / item_codes_text / element_codes / source_codes and an inclusive year_start / year_end range
  • Alphanumeric items retain their exact item_code_text with item_code: null; numeric items retain their integer code
  • Period observations retain period (e.g. 2000-2002) and use its midpoint as year for filtering. Censored values retain the numeric bound plus value_qualifier (e.g. < with 2.5)
  • Source-specific rows carry source_code and source; omitting source_codes returns all sources, which must be compared separately rather than summed
  • An empty query with explicit item and element selections returns available_elements with labels and units for those items; this does not establish coverage for the requested areas, years, or sources
  • Aggregate regions excluded by default (include_aggregates: false); explicit area_codes bypass the exclusion
  • limit caps the inline page (default 200, max 1000); a match that exceeds it spills in full to a DataCanvas table (50,000-row staging cap) — faostat_dataframe_describe for its columns, then SQL via faostat_dataframe_query
  • Every row carries its data-quality flag (A/E/I/B/M/T/X, others per domain) — never dropped
  • Typed errors: domain_not_indexed, index_not_ready, canvas_disabled, canvas_not_found, invalid_year_range, conflicting_item_selectors, query_timeout

faostat_commodity_profile tool
  • Selects one QCL item with item_code or item_query (code takes precedence), then ranks top producers/exporters/importers and returns an annual production trend
  • Query selection prefers a unique exact label after trimming, collapsing whitespace, and case folding; otherwise requires a unique relevance match. For ambiguous terms such as maize or milk, call faostat_resolve_codes with domain: "QCL", dimension: "item", and the query, then pass the selected item_code (e.g. 56 for maize grain)
  • Rankings are per-country sums grouped by unit, each country at its own latest reporting year; countries only (aggregates excluded)
  • Returns a partial, production-only profile with a notice — rather than failing — when the trade domain (TCL) isn't indexed or still syncing
  • top_n caps each ranked list (max 50); when the merged observation set is too large to inline it spills to a DataCanvas table — faostat_dataframe_describe for its columns, then faostat_dataframe_query for further SQL
  • Every staging outcome is stated in the notice: the staged table, a set that fit inline, a staging failure, or a disabled canvas
  • Typed errors: missing_item, ambiguous_item, no_match, domain_not_indexed, index_not_ready, invalid_year_range, canvas_not_found, query_timeout

faostat_dataframe_query tool
  • Single-statement read-only SELECT over staged faostat_xxxxxxxx tables — joins, aggregates, window functions, and CTEs all work
  • Writes, DDL, DROP, COPY, PRAGMA, ATTACH, external-file functions, and system catalogs (information_schema, sqlite_master, duckdb_*) are rejected
  • Engine-setting introspection, query_table, dynamic query() SQL, and file table references are rejected; query() with a single literal read-only SELECT remains supported
  • row_limit caps the response (default 1000, max 10000); truncated means more rows exist, with no exact total computed on this path
  • Typed errors: canvas_disabled, canvas_not_found, missing_table, system_catalog_access, invalid_sql

faostat_dataframe_describe tool
  • Lists staged tables with source tool, query params, row count, column schema, and recorded creation/expiry timestamps
  • name describes one table outright; otherwise offset + limit (max 100, default 20) page the listing newest-first
  • Typed errors: canvas_disabled, canvas_not_found, missing_table

faostat_dataframe_drop tool
  • Opt-in: registered disabled — listed on the landing page with its enable hint, absent from tools/list — unless FAOSTAT_DATAFRAME_DROP_ENABLED=true
  • Drops one staged faostat_xxxxxxxx table and its provenance from the session canvas, or from the canvas a canvas_id names
  • Idempotent: a name not staged on that canvas returns dropped: false with a notice and changes nothing
  • Typed errors: canvas_disabled, canvas_not_found

Features

The faostat-guide covers reporting periods, censored values, source estimates, country versus regional totals, units, coverage, and complete SQL analysis across staged results. It ships with plugin, npm, Docker, and MCPB installs and is served through the MCP Skills extension as a skill resource.

Built on @cyanheads/mcp-ts-core: stdio and Streamable HTTP transports, pluggable auth (none / jwt / oauth), swappable storage (in-memory, filesystem, Supabase, Cloudflare KV/R2/D1), structured logging with optional OpenTelemetry tracing.

FAOSTAT-specific:

  • Persistent local SQLite mirror of the FAOSTAT bulk corpus via the framework MirrorService, with FTS5 over the dimension labels driving code resolution
  • Streaming bulk-ZIP ingester — skips domains whose upstream update date hasn't advanced, and stream-parses the normalized CSV into SQLite without materializing the full file in memory
  • Config-driven domain selection (FAOSTAT_DOMAINS) — the indexed set can grow without code changes, and the full catalog stays browsable regardless
  • DataCanvas SQL surface (DuckDB) for GROUP BY, ranking, and time-series analysis over spilled result sets

Agent-friendly output:

  • Country-vs-aggregate classification on every area, with aggregates excluded from sums by default — guards against double-counting World/continent rows with their member countries
  • Data-quality provenance — every observation carries its FAOSTAT flag (A/E/I/B/M/T/X, others per domain), never dropped from output
  • Graceful partial results — faostat_commodity_profile returns a production-only profile with a notice, rather than failing, when the trade domain isn't indexed
  • Typed error contracts — index_not_ready, domain_not_indexed, canvas_disabled, and others each carry a concrete recovery hint

Getting started

Connect to the hosted instance, no install:

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

Or run it locally after building the mirror:

claude mcp add faostat-mcp-server -- npx -y @cyanheads/faostat-mcp-server

For other clients, add this to the MCP config file:

{

"mcpServers": { "faostat-mcp-server": { "command": "

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx