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Data science et visualisation · serveur MCP

Ephemeris Time Series Forecasting : serveur MCP

Ephemeris Time Series Forecasting est un serveur MCP open source qui permet à un agent IA de prévoir des séries temporelles par quantiles avec un ou plusieurs modèles. Son dépôt compte 0 étoiles, son dernier commit date du 23 octobre 2026 et il est sous licence MIT.

Note
60/100
Adoption (étoiles) 0/40
Entretien 30/30
Cadre (licence, registre, officiel) 30/30
OfficielActivement maintenuDemande des secretsServeur distant

À quoi sert Ephemeris Time Series Forecasting

D'après son dépôt : « Prévisions probabilistes de séries temporelles par quantiles avec Chronos-2, TimesFM 2.5, Toto 2, TiRex-2 et IBM Granite, via un modèle ou un ensemble. Serveur distant avec pont npm stdio. »

Un serveur MCP donne à un agent IA des outils supplémentaires, appelés au fil de la conversation : l'agent lit leur description, décide de les utiliser et reçoit le résultat. Ephemeris Time Series Forecasting est classé dans la catégorie Data science et visualisation, qui réunit 48 serveurs dans l'annuaire ; il y occupe la 47e place par nombre d'étoiles.

Mots-clés déclarés par le dépôt : ai-agents, chronos, claude-code-plugin, forecasting, time-series, time-series-forecasting.

Installer et brancher Ephemeris Time Series Forecasting

Modes de distribution déclarés dans le registre MCP officiel :

  • paquet npm (Node.js, lancé en général avec npx)
  • serveur distant (streamable-http) : on s'y connecte par une adresse URL, sans rien installer sur sa machine

Comme tout serveur MCP, il se déclare dans la configuration de votre client (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Codex…) : un nom, la commande qui le lance ou son adresse, et les variables d'environnement éventuelles. Le client le démarre ensuite et liste ses outils. Langage du projet : TypeScript. Systèmes indiqués : macOS, Windows, Linux.

Le registre indique une variable secrète à fournir (clé d'API, jeton d'accès). Gardez-les dans les variables d'environnement du client, jamais dans un fichier partagé ou un dépôt.

Sécurité : ce qu'il faut vérifier

Un serveur MCP exécute du code avec les droits que vous lui donnez, et ses descriptions d'outils sont lues par le modèle : un serveur malveillant ou compromis peut détourner l'agent. Lisez le code ou choisissez un serveur maintenu et suivi avant de le brancher.

Points relevés pour Ephemeris Time Series Forecasting :

  • Secrets : le serveur agit avec vos identifiants. Créez une clé dédiée, avec les droits minimum et une date d'expiration.

Bonnes pratiques : n'accorder que les droits nécessaires (moindre privilège), exiger une validation humaine pour les actions irréversibles, et faire le point avec le diagnostic de sécurité d'agent IA.

Activité et maintenance du projet

Créé le 4 octobre 2026, le dépôt TensorLink-AI/ephemeris-mcp totalise 0 étoiles et 0 copies (forks), avec 0 tickets ouverts. Il compte plus d'étoiles que 4 % des serveurs de l'annuaire. Il a reçu des modifications ce mois-ci. Version publiée dans le registre : 1.0.1 (6 octobre 2026).

Les étoiles mesurent l'attention reçue, pas la qualité : un projet récent et très médiatisé peut en accumuler vite, un serveur utile mais spécialisé en aura peu.

Agent Native AnalyticsAgent Native Analytics : 7,5 k7,5 kGoogle Ads + Meta Ads + SEO/Google Ads + Meta Ads + SEO/ : 5,9 k5,9 kAsk JevAsk Jev : 5,2 k5,2 kVizro MCPVizro MCP : 3,8 k3,8 kShipSwiftShipSwift : 3,2 k3,2 kMarkdownify MCPMarkdownify MCP : 3 k3 kSemioticSemiotic : 2,7 k2,7 kPaperBananaPaperBanana : 2,4 k2,4 kEphemeris Time Series ForecaEphemeris Time Series Foreca : 00
Étoiles GitHub des serveurs les plus suivis de la catégorie (échelle logarithmique) ; Ephemeris Time Series Forecasting en orange. Relevé du 25 octobre 2026.

Verdict

Ephemeris Time Series Forecasting est un choix raisonnable, à vérifier sur les points listés ci-dessous avant de le brancher.

Points forts

  • Maintenu par l'éditeur du service lui-même
  • Projet actif : commit récent
  • Inscrit au registre MCP officiel
  • Utilisable à distance, sans installation
  • Licence permissive (MIT)

Limites

  • Demande une clé d'API ou un jeton
  • Peu d'utilisateurs visibles

À éviter si…

  • Vous ne voulez pas confier d'identifiants à un agent

Questions fréquentes

Comment installer Ephemeris Time Series Forecasting ?

Ephemeris Time Series Forecasting est distribué sous forme de paquet npm (Node.js, lancé en général avec npx) et serveur distant. Ajoutez-le à la configuration MCP de votre client (Claude Desktop, Cursor, VS Code…) en suivant le README de TensorLink-AI/ephemeris-mcp.

Ephemeris Time Series Forecasting est-il gratuit ?

Le code est publié sous licence MIT, utilisable gratuitement. Il demande une clé d'API : le service auquel il se connecte peut, lui, être payant.

Ephemeris Time Series Forecasting est-il sûr ?

Points de vigilance relevés : secrets. Donnez-lui le minimum de droits et validez les actions sensibles.

Est-ce un serveur officiel ?

Oui : la liste awesome-mcp-servers le signale comme l'implémentation officielle de l'éditeur du service.

Quelles alternatives à Ephemeris Time Series Forecasting ?

Dans la même catégorie : Vizro MCP, Agent Native Analytics, Semiotic et Google Ads + Meta Ads + SEO/GEO MCP. Vizro MCP et Agent Native Analytics obtiennent une meilleure note sur notre grille.

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