Servidor MCP de Open Census

Aviso

Este es un experimento independiente de código abierto. No está afiliado, respaldado ni patrocinado por la Oficina del Censo de los EE. UU. ni por el Departamento de Comercio.

Los datos obtenidos a través de este proyecto siguen sujetos a los términos de los proveedores de datos originales (por ejemplo, los Términos de Servicio de la API del Censo).

¿Qué es esto?

Un consultor estadístico impulsado por IA para datos del Censo de los EE. UU. Haz preguntas en inglés sencillo y obtén datos demográficos precisos con contexto estadístico adecuado, orientación metodológica y advertencias sobre la idoneidad de uso.

La idea clave: Los datos del Censo tienen un problema de pragmática, no de búsqueda. Saber QUÉ datos usar y CÓMO interpretarlos importa más que encontrarlos. Este sistema incorpora experiencia de consultoría estadística en la capa de interacción con la IA.

Estado

🔬 Investigación y reconstrucción activas — arquitectura v3 en curso. Consulta docs/lessons_learned/ para el recorrido de v1/v2.

Visión

Los datos del Censo influyen en decisiones políticas por miles de millones, pero acceder a ellos de manera efectiva requiere conocimientos especializados. Este proyecto busca hacer que el conjunto de datos públicos más valioso de Estados Unidos sea tan fácil de usar como hacer una pregunta, con el rigor estadístico de un consultor profesional.

La oportunidad: Cada concejal municipal, periodista, director de organización sin fines de lucro y ciudadano curioso debería poder verificar afirmaciones y comprender sus comunidades con la misma facilidad con la que un estudiante de octavo grado usa un motor de búsqueda. Los datos son públicos. La experiencia para usarlos correctamente no debería estar limitada por la complejidad técnica.

Arquitectura (v3)

Servidor MCP en Python puro con un motor de reglas pragmático. Sin dependencia de R.

Capa de reglas pragmáticas: Restricciones de idoneidad de uso (umbrales de MOE, sesgo de cobertura, validez temporal, selección de fuentes)
Integración con la API del Censo: Llamadas directas en Python a las API de la Oficina del Censo
Base de conocimientos: Documentación metodológica para orientación mejorada con RAG

Detalles: docs/architecture/ (próximamente)

Estructura del proyecto

docs/                  # Systems engineering documentation
  requirements/        # ConOps, SRS
  architecture/        # System architecture
  decisions/           # ADRs, trade studies
  design/              # Detailed design
  verification/        # V&V, evaluation results
  lessons_learned/     # Project narrative & lessons
knowledge-base/        # Source docs & pragmatic rules
  source-docs/         # Census methodology PDFs (gitignored)
  rules/               # Extracted pragmatic rules
  methodology/         # Processed methodology content
src/                   # MCP server source code
tests/                 # Evaluation harness & unit tests
scripts/               # Build & utility scripts

Agradecimientos

Oficina del Censo de los EE. UU. — por recopilar y mantener datos públicos vitales
Kyle Walker — libro de texto Analyzing US Census Data como fuente de la base de conocimientos
Anthropic — Protocolo de Contexto de Modelo que permite la integración de herramientas de IA

Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas, especialmente:

Experiencia en el dominio de veteranos de datos del Censo
Revisión de metodología estadística
Casos de prueba de evaluación (escenarios de consultas del mundo real)

Licencia

Licencia MIT: consulta el archivo LICENSE para más detalles.

Open Census MCP Server

Documentación