semvec/pypi-packages huggingface dataset:
tfci-mcp 2.0.0
TFCI MCP (Model Context Protocol) Client for Time Series Prediction
License: MIT
Requires Python: >=3.9

# TFCI MCP

TFCI (Time Forecasting CI) MCP (Model Context Protocol) Client for Time Series Prediction

**이 패키지는 [tfci](https://pypi.org/project/tfci/) 라이브러리의 MCP 확장입니다.**

## 설치

```bash
pip install tfci-mcp
```

## 사용법

### 기본 사용법

```python
from tfci_mcp import TFCIMCPClient

# 클라이언트 생성
client = TFCIMCPClient()

# 서버 시작
client.start_server()

# 예측 실행
result = client.predict("config.yaml")
print(result)

# 서버 종료
client.stop_server()
```

### 다른 MCP들과 함께 사용

```python
from tfci_mcp import TFCIMCPClient
from viz_mcp import VizMCPClient

# TFCI 예측
tfci_client = TFCIMCPClient()
tfci_client.start_server()
result = tfci_client.predict("config.yaml")

# 시각화
viz_client = VizMCPClient()
chart = viz_client.create_chart(result)

# 정리
tfci_client.stop_server()
```

## API

### TFCIMCPClient

#### `__init__(server_script=None)`
- `server_script`: 서버 스크립트 경로 (기본값: 자동 감지)

#### `start_server()`
MCP 서버를 시작합니다.

#### `stop_server()`
MCP 서버를 종료합니다.

#### `predict(config_path)`
- `config_path`: YAML 설정 파일 경로
- 반환값: 예측 결과 딕셔너리

## 의존성

- `tfci>=1.0.5`: TFCI 예측 라이브러리

## 관련 패키지

- **[tfci](https://pypi.org/project/tfci/)**: 메인 시계열 예측 라이브러리
- **tfci-mcp**: MCP 확장 패키지 (현재 패키지)

## 라이선스

MIT License
tfci 2.0.0
Time Forecasting CI - 시계열 예측 라이브러리
License: MIT
Requires Python: >=3.9
Keywords: time-series, forecasting, prophet, machine-learning, prediction

# TFCI (Time Forecasting CI)

간단한 시계열 예측 라이브러리

### 기본 라이브러리 (tfci)
```bash
pip install tfci
```


## 사용법

### 기본 라이브러리 사용
```python
from tfci import predict

# YAML 설정 파일로 예측 실행
predict("config.yaml")
```


## 기능

### tfci 라이브러리
- ✅ 시계열 예측 (Prophet 기반)
- ✅ YAML 설정 파일 지원
- ✅ DB2 데이터베이스 연동
- ✅ group_key 리스트 지원
- ✅ 멀티프로세싱 지원

### tfci-mcp 패키지
- ✅ MCP (Model Context Protocol) 지원
- ✅ 다른 MCP들과 조합 가능
- ✅ JSON-RPC 통신
- ✅ 서버/클라이언트 분리

## 설정 파일 예시

```yaml
input:
  source_type: "db" # or csv
  db_type: "db2"
  connection:
    host: "DBURL"
    port: PortNumber
    user: "UserName"
    password: "Pwd!"
    database: "DBName"
  table: "TableName"
  features: ["COL_1", "COL_2", "COL_3"]
  target: ["COL_4"]
prediction:
  task_type: "timeseries"
  future_steps: 5 # 예측 구간 (5년 후)
  time_col: "COL_1"
  group_key: ["COL_2", "COL_3"]
output:
  source_type: "db" # or csv
  db_type: "db2"
  connection:
    host: "DBURL"
    port: PortNumber
    user: "UserName"
    password: "Pwd!"
    database: "DBName"
  table: "TableName"
```

## 의존성

### tfci
- pandas>=2.0.0
- numpy>=1.20.0
- prophet>=1.1.0
- scikit-learn>=1.0.0
- tqdm>=4.60.0
- PyYAML>=6.0
- requests>=2.25.0

### tfci-mcp
- tfci>=1.0.5

## 라이선스

MIT License