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Starte eine kostenlose Testphase auf cloud.anythingmcp.com, füge FRED mit einem Klick hinzu und richte deinen KI-Client (Claude, ChatGPT, Copilot oder Cursor) auf den erzeugten MCP-Endpoint. Kein Docker, kein git clone, keinerlei Entwicklungserfahrung nötig.
Zusammenfassung
Wirtschaftsdaten aus FRED (Federal Reserve Bank of St. Louis): rund 800.000 Zeitreihen aus den USA und weltweit wie BIP, Inflation, Arbeitslosigkeit, Zinsen und Wechselkurse durchsuchen, Werte mit Umrechnungen lesen, Veröffentlichungen und Termine sehen, Revisionen prüfen. Nur lesend, kostenloser API-Key.
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git clone, kein lokaler Server.
FRED + Microsoft Copilot
Wirtschaftsdaten aus FRED (Federal Reserve Bank of St. Louis): rund 800.000 Zeitreihen aus den USA und weltweit wie BIP, Inflation, Arbeitslosigkeit, Zinsen und Wechselkurse durchsuchen, Werte mit Umrechnungen lesen, Veröffentlichungen und Termine sehen, Revisionen prüfen. Nur lesend, kostenloser API-Key.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
FRED_API_KEY
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
Die Einrichtung dauert etwa 2 Minuten und ist kostenlos. Du brauchst ein kostenloses FRED-Konto.
- Melde dich unter https://fredaccount.stlouisfed.org an oder leg ein kostenloses Konto an.
- Öffne API Keys (https://fredaccount.stlouisfed.org/apikeys), beantrage einen Key und beschreibe den Zweck in einem Satz. Der Key ist ein String aus 32 Kleinbuchstaben und Ziffern und wird sofort ausgegeben.
- Füge ihn in
FRED_API_KEYein. Er wird als Query-Parameterapi_keygesendet. - Installiere den Connector; die Prüfung liest mit
fred_get_categorydie Wurzelkategorie. Probier danachfred_get_observationsmitUNRATEundlimit1 für die aktuelle US-Arbeitslosenquote.
Eine Zeitreihe finden: fred_search_series durchsucht Titel, Einheiten, Notizen und Tags; order_by popularity stellt die wichtigsten Reihen nach vorn, und search_type series_id gleicht IDs mit Platzhaltern wie DGS* ab. Bekannte IDs: GDP, GDPC1 (reales BIP), UNRATE, PAYEMS (Beschäftigte außerhalb der Landwirtschaft), CPIAUCSL, CPILFESL (Kerninflation), PCEPI, FEDFUNDS, DGS10, T10Y2Y, MORTGAGE30US, SP500, VIXCLS, DCOILWTICO, DEXUSEU (USD je EUR), M2SL. Du kannst auch den Kategorienbaum ab der Wurzelkategorie 0 durchgehen, die Reihen einer Veröffentlichung auflisten oder Tags wie gdp;germany mit fred_list_tag_series kombinieren.
Was er liest: die Werte einer Zeitreihe, neueste zuerst (standardmäßig die letzten 1000 oder ein Zeitraum mit observation_start und observation_end); die Metadaten einer Reihe (Einheit, Frequenz, Saisonbereinigung, Notizen, letzte Aktualisierung) mit ihren Kategorien, ihrer Veröffentlichung und ihren Tags; Kategorien und ihre Reihen; statistische Veröffentlichungen, ihre Reihen und Veröffentlichungstermine sowie den Kalender über alle Veröffentlichungen, auch mit kommenden Terminen; Datenquellen und ihre Veröffentlichungen; Tags; kürzlich aktualisierte Reihen; und die Vintage-Daten, an denen eine Reihe veröffentlicht oder revidiert wurde. Die Daten stammen aus mehr als 100 Quellen wie BEA, BLS, Federal Reserve Board, Census Bureau, OECD, IWF und Eurostat.
Umrechnungen: units macht aus Niveaus Veränderungen, prozentuale Veränderungen, prozentuale Veränderungen zum Vorjahr (pc1), annualisierte Raten oder den natürlichen Logarithmus. frequency mit aggregation_method (Durchschnitt, Summe oder Periodenende) verdichtet auf eine niedrigere Frequenz, z. B. Tageszinsen zu Monatsdurchschnitten; höher als die eigene Frequenz der Reihe geht es nicht.
Revisionen: fred_list_vintage_dates listet, wann eine Reihe veröffentlicht oder revidiert wurde (ALFRED). fred_get_observations mit realtime_start und realtime_end auf demselben Vintage-Datum zeigt die Daten so, wie sie an diesem Tag bekannt waren, z. B. die erste Schätzung eines BIP-Quartals.
Datenformate: Werte sind Strings in der Einheit der Reihe, deshalb prüft die KI Einheit und Saisonbereinigung, bevor sie zwei Reihen vergleicht. Ein Wert "." bedeutet keine Beobachtung für dieses Datum, z. B. an einem Feiertag. Datumsangaben sind YYYY-MM-DD und markieren den Beginn der Periode (2026-04-01 für das zweite Quartal 2026). Monats- und Quartalsreihen erscheinen mit Verzögerung, deshalb nennt die KI das Datum der letzten Beobachtung, nicht das heutige. Das Zeitfenster von fred_list_series_updates ist YYYYMMDDHhmm in US Central Time. Die KI nennt FRED und die Originalquelle aus den Notizen der Reihe; manche Reihen sind von ihrer Quelle urheberrechtlich geschützt, und die Notizen sagen das.
Nur lesend: Jedes Tool liest nur, es gibt also nichts zu bestätigen, und kein Tool ist bei der Installation deaktiviert.
Limits: bis zu 120 Anfragen pro Minute und Key. Listen blättern mit limit und offset.
Häufige Fehler: FRED antwortet mit 400 und einer error_message, die das Problem nennt: "api_key is not registered" bei falschem oder fehlendem Key, "The series does not exist" bei einer unbekannten ID, oder ein ungültiger Parameter, etwa eine höhere Frequenz als die der Reihe. 429 heißt, das Limit ist erreicht: eine Minute warten.
Der Connector deckt keine GeoFRED-Karten und regionalen Flächen ab, keinen Massendownload von FRED v2 und keine Reihengruppen.
Schritt 2 — Adapter installieren
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Schritt 3 — Connector in Microsoft Copilot hinzufügen
Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese AnleitungYOUR_SERVER_IDzeigt.
Microsoft Copilot nutzt MCP-Server über Agents, die du in Copilot Studio baust: Du fügst AnythingMCP einem Agent als Tool hinzu und veröffentlichst den Agent dann in Microsoft 365 Copilot und Teams. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft per Streamable HTTP, das AnythingMCP unterstützt.
- Öffne in Copilot Studio deinen Agent (oder leg einen an), geh zu Tools und wähle Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
- Trag einen Server name ein (zum Beispiel
AnythingMCP), eine Server description, die sagt, was der Connector kann, und die Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Anhand der Beschreibung entscheidet Copilot Studio, wann es den Server aufruft. - Wähle bei der Authentifizierung API key, setze Type auf Header und den Header-Namen auf
X-API-Keyund klicke auf Create. - Wähle in Add tool die Option Create a new connection, füge einen MCP-API-Key aus AnythingMCP ein (MCP Servers → dein Server → API keys) und klicke auf Add to agent.
- Probier es im Test-Bereich des Agents aus: Bitte um etwas, wofür er die
FRED-Tools braucht. - Klicke auf Publish, dann auf Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, lass Make agent available in Microsoft Copilot aktiviert und wähle Add channel. See agent in Teams installiert den Agent für dich; in Microsoft 365 Copilot tippst du @ und wählst den Agent aus.
Lieber eine Anmeldung pro Person? Wähle statt API key OAuth 2.0 → Dynamic discovery: Dann meldet sich jede Person beim ersten Aufruf des Agents bei AnythingMCP an.
Du hostest selbst? Nimm statt https://cloud.anythingmcp.com die öffentliche HTTPS-Adresse deiner Instanz. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft, localhost funktioniert deshalb nicht.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
fred_search_series | Search FRED economic data series by words or by series id: GDP, inflation, unemployment, interest rates, exchange rates, house prices and… |
fred_get_series | Get the metadata of one FRED series: title, frequency, units, seasonal adjustment, first and last observation date, last update, popularity… |
fred_get_observations | Get the data values of a FRED series (date and value), newest first by default |
fred_get_series_categories | List the FRED categories a series belongs to (id, name, parent_id), to find related series with fred_list_category_series |
fred_get_series_release | Get the statistical release a FRED series is published in (id, name, press release flag, link), e.g |
fred_get_series_tags | List the tags of a FRED series (name, group such as geo, freq, src, seas, notes, popularity, series count) |
fred_list_vintage_dates | List the vintage dates of a FRED series: the dates on which its data was published or revised (ALFRED) |
fred_list_series_updates | List FRED series updated recently, latest first: what changed today or within a time window |
fred_get_category | Get one FRED category (id, name, parent_id) |
fred_list_category_children | List the subcategories of a FRED category (id, name, parent_id), to browse the topic tree from the root (0) down to the series |
fred_list_category_series | List the series in a FRED category (id, title, frequency, units, seasonal adjustment, date range, popularity), optionally filtered by… |
fred_list_releases | List the statistical releases in FRED (id, name, press release flag, link), e.g |
fred_list_release_dates | Release calendar across all FRED releases: which release came out, or is scheduled, on which date |
fred_get_release | Get one FRED release (id, name, press release flag, link to the publisher's page) |
fred_get_release_dates | Publication dates of one FRED release, all history by default |
fred_list_release_series | List the series published in one FRED release (id, title, frequency, units, seasonal adjustment, date range, popularity), optionally… |
fred_list_sources | List the data sources in FRED (id, name, link), e.g |
fred_get_source | Get one FRED data source (id, name, link to the agency or publisher), e.g. 22 for the Bureau of Labor Statistics |
fred_list_source_releases | List the releases of one FRED data source (id, name, press release flag, link) |
fred_search_tags | Search or list FRED tags (name, group, notes, popularity, number of series) |
fred_list_tag_series | List the FRED series that have all the given tags, e.g. gdp;germany or cpi;monthly;sa, with id, title, frequency, units, seasonal… |
Beispiel-Prompts
- „Wie hoch ist die aktuelle US-Arbeitslosenquote in FRED, und auf welchen Monat bezieht sie sich?“
- „Zeig mir die US-Inflation (CPI) im Vergleich zum Vorjahr für die letzten 24 Monate.“
- „Vergleiche die Rendite 10-jähriger und 2-jähriger US-Staatsanleihen im letzten Jahr als Monatsdurchschnitte.“
- „Wann ist die nächste Veröffentlichung des Employment Situation Report geplant?“
- „Wie lautete der erste veröffentlichte Wert des realen US-BIP für das erste Quartal 2026, und wie wurde er seitdem revidiert?“
FAQ
Für welchen Copilot gilt das? Für Microsoft 365 Copilot im Unternehmen, über Agents aus Copilot Studio. Die Microsoft-Copilot-App für private Konten bietet keine Möglichkeit, einen eigenen MCP-Server hinzuzufügen.
Was brauche ich? Ein Arbeitskonto mit Zugang zu Copilot Studio (Lizenz oder Testversion), um den Agent zu bauen. Wer ihn in Microsoft 365 Copilot oder Teams nutzen soll, braucht Zugriff auf den Agent: Teile ihn oder lass ihn von einem Admin für die Organisation veröffentlichen. Wendet deine Organisation Datenrichtlinien auf Power-Platform-Connectors an, gelten sie auch für MCP-Server.
Der Agent ruft die Tools nicht auf. Prüfe, dass der Header-Name genau X-API-Key lautet und der Schlüssel zum selben MCP-Server gehört wie die URL, und formuliere die Server description konkret: Copilot Studio entscheidet anhand der Beschreibung, wann es den Server aufruft. Veröffentliche den Agent nach jeder Änderung erneut; in einem offenen Chat holst du die neue Version mit „start over“.
Nächste Schritte
- Connector-Startseite
- Mit Claude verbinden
- Mit ChatGPT verbinden
- Mit Cursor verbinden
- Mit Gemini verbinden
- Mit Meta Muse verbinden
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