Gaokao Ranking Query
Query Gaokao (Chinese college entrance exam) rankings within provinces based on score, year, and category.
MCP 高考排名查询服务器
这是一个基于 MCP (Meta Control Protocol) 的服务,用于查询高考分数在对应省份的排名位次。
功能
本服务提供以下两个工具:
1. get_rank - 查询高考排名
根据考生所在的省份、考试年份、考试类别以及具体分数,查询该分数在省内的排名位次。
参数:
province(str): 省份名称,例如 "北京", "上海", "河南"。year(str): 考试年份标识,例如 "2024", "2023"。也可以是年份和学历层次的组合,例如 "2024本科"。category(str): 考试类别,例如 "理科", "文科", "物理类", "历史类", "3+3综合"。score(int): 高考总分数,范围通常在 0-750 之间。
返回值:
- (int): 该分数在指定条件下的省内排名位次。数字越小,排名越高。
使用场景:
- 高考志愿填报时的重要参考。
- 对历年分数线进行预测和分析。
- 教育领域的数据统计与研究。
注意事项:
- 请确保输入的省份、年份、类别在服务支持的范围内(数据来源于
data/gaokao.db)。 - 输入的分数必须在合理的有效范围内 (0-750)。
- 排名结果基于历史数据,仅供参考。
2. get_categories - 获取考试类别列表
根据指定的省份和年份,查询该组合下所有可用的考试类别列表。
参数:
province(str): 省份名称,例如 "北京", "上海", "广东"。year(str): 考试年份标识,例如 "2024", "2023"。也可以是年份和学历层次的组合。
返回值:
- (list[str]): 一个包含所有可用考试类别名称的列表,按字母顺序排序。
使用场景:
- 在查询排名前,了解特定省份和年份有哪些考试类别可供选择。
- 为用户界面提供动态的考试类别选项。
- 验证用户输入的考试类别是否有效。
注意事项:
- 请确保输入的省份、年份在服务支持的范围内。
使用方法
在MCP Client的config.json中添加如下配置信息:
{
"mcpServers": {
"mcp-gaokao-rank": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-gaokao-rank"
]
}
}
}
संबंधित सर्वर
Package Registry Search
Search and get up-to-date information about NPM, Cargo, PyPi, and NuGet packages.
People Data Labs
Access person, company, school, location, job title, and skill data using the People Data Labs API.
PubMed MCP Server
Search and download scientific articles from PubMed's E-utilities API.
agentdeals
MCP server aggregating free tiers, startup credits & developer tool deals. 4 tools, 54 categories, 1,525+ offers.
Serpstat MCP Server
SEO analysis using the Serpstat API.
Qdrant MCP Server
Semantic code search using the Qdrant vector database and OpenAI embeddings.
medRxiv
Search and retrieve articles from medRxiv, the preprint server for health sciences.
Scavio AI
Real-time search API for AI agents. Search Google, Amazon, Walmart, and YouTube with 9 tools -- product search, product details, video search, transcripts, and more. Build price comparison agents, retail arbitrage tools, content research pipelines, and brand monitors. 500 free credits/month.
NRTSearch
Exposes Lucene-based search indexes to AI assistants through the NRTSearch MCP server.
Wolfram Alpha
Access Wolfram Alpha's computational knowledge engine for expert-level answers and data analysis.