
ABS Data (observed)
Australian Bureau of Statistics data: 1,227 tables, offering only options confirmed to serve data
Что умеет
Какие данные видит
Нужен ли аккаунт
Не нужен: сервер работает без входа
Australian Bureau of Statistics data: 1,227 tables, offering only options confirmed to serve data
Как подключить
Как подключить ABS Data (observed) к Claude
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:
https://abs-data-front-door.aicolab.workers.dev/mcp
- Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
- Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
- Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
- Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
- В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.
Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.
Авторизация
После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.
Как подключить ABS Data (observed) к ChatGPT
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:
https://abs-data-front-door.aicolab.workers.dev/mcp
- Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
- Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
- Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
- Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
- В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
- В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.
Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.
Авторизация
При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.
Как подключить ABS Data (observed) к Cursor
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:
https://abs-data-front-door.aicolab.workers.dev/mcp
Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.
Вручную:
- В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
- Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл
~/.cursor/mcp.json(для одного проекта:.cursor/mcp.jsonв корне проекта). - Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.
Авторизация
Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.
Список инструментов сервера (6)
Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.
| search_tables | Find ABS statistical tables (dataflows) by topic words, geography level or frequency. Matches table names, topics and dimension names, and also option labels inside dimensions — a search for 'rent' finds CPI through its INDEX option 'Rents' and reports the match in matchedOptions. Census tables published at several geography levels are collapsed to one result with familyGeographies listing the others (use the geography filter to pick one). Every result is confirmed to serve data — nothing here comes from documentation alone. Start here, then describe_table. |
| describe_table | A table's dimensions in key order, its coverage dates, and its observed options. Dimensions with up to 64 options list them inline with labels; larger ones (geography, occupations) say how many and are searchable with search_options. |
| search_options | Find option codes by label text within one dimension of one table — e.g. a suburb name in a geography dimension. Returns codes to use in get_data's select. |
| get_data | Fetch observations. `select` maps dimension ids to option codes or labels (several allowed); omitted dimensions match everything. The selection is verified live against ABS before fetching, so a call that succeeds always returns real data. Returns up to maxRows observations (default 500, most recent 12 periods per series unless a period range is given), a summary, and the URL for the complete pull. If an option or combination does not exist you are asked to choose from the valid ones. |
| search | Run JavaScript against the whole catalogue document — every table, its dimensions, coverage and small-dimension options — in an isolated sandbox with no network. Use it to answer questions the fixed verbs make awkward: 'which tables have both an SA2 geography and a quarterly frequency?', 'list every dimension name and how often it appears', 'find codelists whose labels mention rent'. Your code runs inside an async function with `catalogue` in scope; `return` a JSON-serialisable value; console.log output is captured. // The `catalogue` object available in search(): interface Catalogue { provenance: { runId: string; observedAt: string }; corpus: { tables: number; seriesConfirmed: number; seriesImpliedByMetadata: number; density: number }; tables: Record<string, { // keyed by table id, e.g. catalogue.tables.CPI id: string; name: string|null; description: string|null; seriesCount: number; frequencies: string[]; coverage: { from: string|null; to: string|null }; density: number|null; family: string|null; geography: string|null; topics: string[]; dimensions: { id: string; position: number; codelist: string|null; optionCount: number; literal: boolean }[]; }>; options: { literal: Record<string, Record<string, string|null>>; // codelist id -> { code: label } for small codelists (<=64 options) branded: Record<string, number>; // large codelists -> option count (use abs.searchOptions in execute) }; } |
| execute | Run JavaScript in an isolated sandbox whose only capability is `abs`, a client with the same four verbs as this server (searchTables, describeTable, searchOptions, getData) and the same guarantees: every selection is verified against ABS before fetching. Use it for multi-series or multi-table analysis — fetch several series, compute growth rates, rank capitals, join tables — and `return` only the computed result, so large payloads never reach the conversation. No network beyond `abs`. Budgets: 10s CPU, 50 calls, 25s wall clock, 200KB result. Your code runs inside an async function; use `await`; console.log is captured. // The `abs` object available in execute(): interface Abs { searchTables(input: { query?: string; geography?: string; frequency?: "A"|"S"|"Q"|"M"|"W"|"D"; limit?: number }): Promise<{ results: TableSummary[]; total: number }>; describeTable(table: string): Promise<{ table: TableSummary; dimensions: { id: string; position: number; optionCount: number; options?: { code: string; label: string|null }[] }[]; keyFormat: string }>; searchOptions(input: { table: string; dimension: string; query: string; limit?: number }): Promise<{ options: { code: string; label: string|null; parent?: string|null }[]; total: number }>; getData(input: { table: string; select?: Record<string, string|string[]>; startPeriod?: string; endPeriod?: string; lastN?: number; firstN?: number; maxRows?: number }): Promise<{ key: string; rows: { series: string; period: string; value: number|null; unit?: string|null }[]; rowsReturned: number; truncated: boolean; seriesMatched: number; fullDataUrl: string }>; } interface TableSummary { id: string; name: string|null; seriesCount: number; frequencies: string[]; coverage: { from: string|null; to: string|null }; dimensions: string[]; family: string|null; geography: string|null; matchedOptions?: { dimension: string; code: string; label: string|null }[] } // getData throws an Error whose message is JSON: { reason, dimensi |