Сервер Model Context Protocol (MCP), предоставляющий агентам LLM прямой доступ к платформе Data360 Всемирного банка. Агенты могут искать, проверять и извлекать показатели развития, охватывающие темы от ВВП и бедности до гендерного равенства и климата, без галлюцинаций.

Разработчики создают агентов ИИ и чат-ботов, которые нуждаются в надежном, структурированном доступе к данным о развитии Всемирного банка.

Ключевые особенности

Умное обнаружение индикаторов - поиск по сотням индикаторов с обогащенными метаданными и проверками охвата стран ** Получение богатых метаданных** - методология, определения, ограничения и статистические концепции по требованию ** Надежные данные временных рядов** — запрос исторических точек данных с фильтрами для страны, периода времени, пола, возраста и урбанизации LLM-оптимизированные ресурсы — встроенные системные подсказки, кодовые списки и руководство по цепочке мыслей для интеграции чат-ботов Удобный для агентов дизайн — значительная логика «клея» делает исходный API Data360 композитным и безопасным для использования инструментов LLM

##Установка и версия Pinning

Релизы следуют за Semantic Versioning; каждый релиз публикует гит-тег vX.Y.Z плюс соответствующий выпуск GitHub.

Data360 MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that gives LLM agents direct access to the World Bank’s Data360 Platform. Agents can search, validate, and retrieve development indicators—covering topics from GDP and poverty to gender equality and climate—without hallucinating data values.

Audience: Developers building AI agents and chatbots that need reliable, structured access to World Bank development data.

---

Key Features

• Smart indicator discovery — search across hundreds of indicators with enriched metadata and country coverage checks
• Rich metadata retrieval — fetch methodology, definitions, limitations, and statistical concepts on demand
• Reliable time-series data — query historical data points with filters for country, time period, sex, age, and urbanization
• LLM-optimized resources — built-in system prompts, codelists, and chain-of-thought guidance for chatbot integration
• Agent-friendly design — significant “glue” logic makes the raw Data360 API composable and safe for LLM tool use

---

Installation & Version Pinning

Releases follow Semantic Versioning; every release publishes a vX.Y.Z git tag plus a corresponding GitHub Release. Minor releases keep backward-compatible API contracts, so pin a major/minor to lock behavior.

Install the Python server from PyPI and pin a known-good release:

pip install data360-mcp==0.1.3

Roll back to an earlier verified release by installing any prior version listed on the Releases page:

pip install data360-mcp==

The @data360/* npm UI packages are published on every release under the same version number; pin them the same way:

npm install @data360/[email protected]

See DEVELOPMENT.md for how releases are cut.

---

Prerequisites

• Python 3.11+
• uv (recommended) — or pip

Installation

With uv (recommended):

git clone https://github.com/worldbank/data360-mcp.git
cd data360-mcp
uv sync
# LangChain / LangGraph client + examples + repo-root shim (data360_mcp_service.py):
uv sync --extra agent --group dev

With pip:

git clone https://github.com/worldbank/data360-mcp.git
cd data360-mcp
pip install -e .

Configuration

Copy the example environment file and adjust as needed:

cp .env.example .env