ESG MCP Servers

Name: ESG MCP Servers
Author: freminder

作者：freminder版本 0.1.2i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.freminder/esg-mcp-servers

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

31 MCP tools for ESG data extraction, PDF processing, vector search, and EU regulation analysis.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 搜索与 AI 记忆
你需要填写：ANTHROPIC_API_KEY, POSTGRES_DSN, MONGODB_URI

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
需要你自己填写： ANTHROPIC_API_KEY, POSTGRES_DSN, MONGODB_URI, EMBEDDING_MODEL, EMBEDDING_DIMENSIONS

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人，也不要粘贴到聊天里。

你需要

PyPI已安装 Python 的 uv（用于 uvx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "esg-servers": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "esg-mcp-servers"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "POSTGRES_DSN": "your-value",
        "MONGODB_URI": "your-value",
        "EMBEDDING_MODEL": "your-value",
        "EMBEDDING_DIMENSIONS": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add esg-servers --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env POSTGRES_DSN=your-value --env MONGODB_URI=your-value --env EMBEDDING_MODEL=your-value --env EMBEDDING_DIMENSIONS=your-value -- uvx esg-mcp-servers

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "esg-servers": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "esg-mcp-servers"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "POSTGRES_DSN": "your-value",
        "MONGODB_URI": "your-value",
        "EMBEDDING_MODEL": "your-value",
        "EMBEDDING_DIMENSIONS": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "esg-servers": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "esg-mcp-servers"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "POSTGRES_DSN": "your-value",
        "MONGODB_URI": "your-value",
        "EMBEDDING_MODEL": "your-value",
        "EMBEDDING_DIMENSIONS": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

需要你填写的值

ANTHROPIC_API_KEY 机密必填 env
Anthropic API key — required for RAG queries and LLM-based metric extraction
POSTGRES_DSN 必填 env
PostgreSQL connection string with pgvector extension (e.g. postgresql://esg:esg@localhost/esg_platform)
MONGODB_URI 必填 env
MongoDB connection string for PDF binary storage via GridFS (e.g. mongodb://localhost:27017)
EMBEDDING_MODEL env
Sentence-transformer model name for embedding generation (default: Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0)
EMBEDDING_DIMENSIONS env
Embedding vector dimension size (default: 1024)

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 freminder 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 5678 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 5678 个服务器的 4% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 5678 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

ESG MCP Servers 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

你需要填写：ANTHROPIC_API_KEY, POSTGRES_DSN, MONGODB_URI

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.1.2）于8个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT昨天更新

安装

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

在你的电脑上运行★ 48,148MIT21天前更新

安装

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

在云端运行★ 5,213MIT2个月前更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

ESG MCP Servers

Open-source Model Context Protocol servers for ESG (Environmental, Social, and Governance) data extraction, analysis, and regulation management.

31 tools across 6 servers — install once, run only what you need.

Author: Ioannis Michos (johnmichos.tf@gmail.com)

Quick Start

pip install esg-mcp-servers

Prerequisites

Service	Required for
PostgreSQL 16 + pgvector	Vector storage, metrics, regulations
MongoDB 7	PDF binary storage (GridFS)
Anthropic API key	RAG queries, metric extraction

Spin up local databases with Docker:

docker compose up -d

Run the database migration:

esg-mcp-migrate

Environment Variables

Copy .env.example and fill in your values:

cp .env.example .env

Key variables:

Variable	Default	Description
`POSTGRES_DSN`	`postgresql://esg:esg@localhost/esg_platform`	PostgreSQL connection string
`MONGODB_URI`	`mongodb://localhost:27017`	MongoDB connection string
`ANTHROPIC_API_KEY`	—	Required for RAG and LLM extraction
`EMBEDDING_MODEL`	`Snowflake/snowflake-arctic-embed-l-v2.0`	Sentence-transformer model
`EMBEDDING_DIMENSIONS`	`1024`	Embedding vector size

Servers & Tools

esg-metrics-extractor (11 tools)

ESRS-aligned KPI extraction for emissions, energy, water, waste, social, and governance domains.

Tool	Description
`extract_emissions_data`	GHG Scope 1, 2, 3 extraction
`extract_energy_data`	Energy consumption & renewables (ESRS E2)
`extract_water_data`	Water withdrawal, discharge, consumption (ESRS E3)
`extract_waste_data`	Waste generation, recycling, landfill (ESRS E5)
`extract_social_data`	Workforce, diversity, H&S (ESRS S1)
`extract_governance_data`	Board composition & governance (ESRS G1)
`answer_esg_query`	Free-text RAG Q&A over documents
`keyword_similarity_search`	Semantic keyword search in documents
`detect_query_domain`	Classify query into ESG domain
`detect_emissions_query_type`	Detect emissions scope/year from query
`batch_extract_metrics`	Extract all KPIs and persist to DB

esg-pdf-processor (5 tools)

PDF validation, text/table extraction, and embedding generation.

Tool	Description
`verify_esg_report`	RandomForest ESG report classifier
`extract_text_chunks`	Extract and chunk PDF text
`extract_tables`	Table extraction with OCR fallback
`generate_embeddings`	Batch embedding generation
`process_pdf_full_pipeline`	End-to-end: extract, embed, store

esg-vector-store (5 tools)

pgvector CRUD operations for document chunks and query cache.

Tool	Description
`upsert_document_chunks`	Insert/update chunks with embeddings
`similarity_search`	Cosine similarity search
`get_cached_query_response`	Retrieve cached LLM responses
`cache_query_response`	Store LLM response in cache
`list_documents`	List indexed documents

esg-regulations (5 tools)

EU ESG regulation download, ingestion, and semantic search.

Tool	Description
`download_regulation`	Download regulation PDF from EUR-Lex
`download_all_regulations`	Batch download all configured regulations
`ingest_regulation`	Extract, parse articles, embed, store
`search_regulation_text`	Semantic search across regulation articles
`list_regulations`	List ingested regulations

esg-scraper (5 tools)

ESG report discovery and download from the web.

Tool	Description
`search_esg_reports`	Multi-engine search for ESG PDFs
`crawl_company_website`	Deep-crawl website for PDF links
`download_pdf`	Download PDF and store in GridFS
`get_scraping_status`	Check scrape job status
`cancel_scraping_job`	Cancel running scrape job

esg-mcp-all (31 tools)

All tools from all servers in a single process.

Claude Desktop Configuration

Add to your claude_desktop_config.json:

"mcpServers": { "esg-metrics": { "command": "esg-metrics-extractor" }, "esg-pdf": { "command": "esg-pdf-processor" }, "esg-vectors": { "command": "esg-vector-store" }, "esg-regulations": { "command": "esg-regulations" }, "esg-scraper": { "command": "esg-scraper" } } }

Or use the combined server for all tools:

"mcpServers": { "esg": { "command": "esg-mcp-all" } } }

Optional: Scraper Dependencies

The scraper server requires Selenium for JavaScript-heavy sites:

pip install esg-mcp-servers[scraper]

Development

git clone https://github.com/freminder/esg-mcp-servers.git

cd esg-mcp-servers pip install -e ".[scraper,dev]" docker compose up -d esg-mcp-migrate

License

MIT — see LICENSE.

ESG MCP Servers

概览

PopNx MCP 的三大支柱

它能帮你做什么

安装

安装之前

需要你填写的值

它能做什么

基础检查i

作者与仓库一致

仍在维护

有许可证

端点有响应

使用 OAuth 登录

工具描述中没有隐藏指令

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

常见问题

替代选择

Context7

Codebase Memory

Exa

作者的 README

ESG MCP Servers

Quick Start

Prerequisites

Environment Variables

Servers & Tools

esg-metrics-extractor (11 tools)

esg-pdf-processor (5 tools)

esg-vector-store (5 tools)

esg-regulations (5 tools)

esg-scraper (5 tools)

esg-mcp-all (31 tools)

Claude Desktop Configuration

Optional: Scraper Dependencies

Development

License