AutoTS

AutoTS

winedarkseaMIT
1.4k звёзд123 форков
AutoTS — MCP-сервер для прогнозирования временных рядов. Библиотека с открытым исходным кодом победила в конкурсе M6 Forecasting Competition (2023), показав лучшие инвестиционные решения при прогнозировании фондового рынка. Сервер решает три ключевые задачи: автоматический поиск лучшей модели, обнаружение аномалий и анализ рисков событий. Вы работаете с данными в формате Pandas DataFrame. AutoTS поддерживает long и wide форматы, мультивариативные ряды и экзогенные переменные. В вашем распоряжении десятки встроенных моделей: от наивных и статистических до нейросетей.
AI и машинное обучениеПоиск
Подключить MCPОткрыть на GitHub
Подключение

Подключить AutoTS

Выберите способ запуска и свой MCP-клиент. Ниже останется одна готовая инструкция, которую можно проверить и скопировать.

1

Способ подключения

2

Куда подключить

3

Скопируйте и проверьте

Claude Desktop / Claude Code

Клиент запускает MCP-сервер как локальный процесс.

  1. 1.Откройте настройки MCP в Claude.
  2. 2.Добавьте сервер с указанной командой и переменными окружения.
  3. 3.Перезапустите Claude, если сервер не появился автоматически.
json
{
  "mcpServers": {
    "autots": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "autots-mcp"
      ]
    }
  }
}

Сгенерировано из существующей команды запуска. Желательно сверить с README.

Инструкция собрана из данных карточки и пока не отмечена как проверенная редакцией. Сверьте команду с README источника и не передавайте лишние права или секреты.

Как оценить AutoTS

AutoTS относится к AI и машинное обучение, Поиск. Ниже собраны проверяемые признаки, по которым его можно сравнить с другими серверами каталога.

Происхождение
Проект сообщества
Лицензия
MIT
Реализация
Python
Транспорт
stdio

Что проверить перед выбором

  • Изучите README, открытые issues и историю последних изменений в репозитории.
  • Проверьте команду установки и зависимости перед запуском в рабочем окружении.
  • Ограничьте доступ MCP-сервера только нужными файлами, API и переменными окружения.

Карточка отредактирована 20.07.2026.

Автоматическая проверка источника ещё не выполнена. Внешних источников в карточке: 1.

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • Разработчикwinedarksea
  • ЛицензияMIT

Технологии

  • Языки
    Python
  • Транспорт
    stdio

Описание

Возможности

  • Загрузить исторические данные и запустить полный цикл AutoML.
  • Получить точечный и вероятностный прогноз с верхней и нижней границей.
  • Обнаружить аномалии и выбросы в указанном временном ряду.
  • Выполнить анализ рисков наступления событий (event risk).
  • Настроить мультивариантный прогноз для нескольких рядов одновременно.
  • Подобрать оптимальные трансформации и предобработку данных.
  • Выбрать тип ансамбля: horizontal или mosaic для максимальной точности.
  • Импортировать или экспортировать обученные шаблоны моделей.
  • Использовать экзогенные регрессоры для повышения точности прогноза.
  • Создать симуляционный прогноз на основе заданных сценариев.

Как подключить

Установите сервер через uvx. Утилита uvx входит в состав инструмента uv, поэтому предварительно установите его, если ещё не сделали этого.

После установки добавьте сервер в конфигурацию вашего клиента. Пример для Claude Desktop:

{ "mcpServers": { "autots": { "command": "uvx", "args": ["autots-mcp"] } } }

Перезапустите клиент. Готово — инструменты AutoTS появятся в списке доступных.

Примеры запросов

Спрогнозируй продажи на следующий квартал на основе данных из файла monthly_sales.csv.

Найди аномалии во временном ряду количества регистраций пользователей за последние 7 дней.

Построй мультивариантный прогноз для всех категорий товаров на 30 дней и покажи вероятные сценарии.

Оцени риск снижения метрики Retention на следующей неделе с учётом предстоящих обновлений.

Технические детали

  • Язык: Python
  • Транспорт: stdio
  • Лицензия: MIT
  • Разработчик: winedarksea
  • Совместимые клиенты: Claude Desktop, Cursor, VS Code и другие MCP-клиенты.
  • Репозиторий: 1 415 звезд на GitHub.

Поделиться