skforecast-ai — MCP-сервер для Claude Code: прогнозы и установка
MCP-сервер строит прогноз временного ряда из CSV и возвращает результаты вместе с Python-скриптом на skforecast. Пригодится, когда нужно проверить прогноз и понять, как он получен.
claude mcp add skforecast-ai -- uvx skforecast-ai-mcpЧто делает skforecast-ai
skforecast-ai анализирует временной ряд, выбирает модель по детерминированным правилам, проверяет её на отложенных данных и выдаёт прогноз. В результате доступны предсказания, метрики и самостоятельный скрипт на skforecast; план и профиль показывают, какие решения приняты и почему. Для одинаковых данных выбор по правилам остаётся тем же.
Сервер можно подключить к Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline или Zed. Для Claude Code команда установки запускает skforecast-ai-mcp через uvx. В проекте также есть пакет Python, для которого требуется Python 3.10 или новее. LLM-слой необязателен, а без него прогнозирование уже работает; LLM только объясняет готовый результат и не меняет его.
Для прогноза из командной строки предусмотрена команда skforecast-ai forecast; она принимает CSV, целевую колонку, дату и горизонт прогноза. Если установить LLM-расширение, ask() сможет объяснить метрики и выбор модели. Датасет при этом не отправляется: результат передаёт только собственные прогнозы и метрики.
Какие задачи решает
- построить прогноз временного ряда из CSV
- проверить модель на отложенных данных и получить метрики
- сформировать отдельный Python-скрипт прогноза
- разобраться, почему выбрана конкретная модель
Примеры запросов агенту
- Построй прогноз для
data.csv: целевая колонкаy, дата вdate, горизонт — 12 шагов. - Составь прогноз для временного ряда и покажи метрики проверки на отложенных данных.
- Объясни по результатам прогноза, почему выбрана эта модель.
Как установить skforecast-ai
Командой платформы
claude mcp add skforecast-ai -- uvx skforecast-ai-mcpuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from skforecast-ai-mcp <команда>
Командой платформы
codex mcp add skforecast-ai -- uvx skforecast-ai-mcpuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from skforecast-ai-mcp <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"skforecast-ai": {
"command": "uvx",
"args": [
"skforecast-ai-mcp"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from skforecast-ai-mcp <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"skforecast-ai": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"skforecast-ai-mcp"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from skforecast-ai-mcp <команда>
Командой платформы
gemini mcp add skforecast-ai uvx skforecast-ai-mcpuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from skforecast-ai-mcp <команда>
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о skforecast-ai
Как установить skforecast-ai в Claude Code?
Выполните claude mcp add skforecast-ai -- uvx skforecast-ai-mcp. Команда добавит MCP-сервер skforecast-ai.
Что делает skforecast-ai?
Он анализирует временной ряд, выбирает модель по правилам, проверяет её и возвращает прогноз с метриками и скриптом skforecast.
Нужен ли API-ключ для прогноза?
Нет, прогнозирование работает без LLM. Для пояснений через LLM нужно установить дополнительный пакет; LLM объясняет результат, но не меняет прогноз.
