Starwell

大语言模型在回答经济、商业类问题时，经常编造不存在的数字——这个问题在金融、科研和商业分析场景中已经成为致命伤。Starwell 正是为解决这一根本性缺陷而生的"AI 可信数据层"，它将全球29个权威统计机构的官方数据统一接入大模型，让AI在回答任何涉及数字的问题时，都能给出可溯源、可验证的答案，而不再是随口编数。

核心功能：

1. 权威数据统一接入：整合美联储经济数据（FRED）、世界银行、欧盟统计局、加拿大统计局、澳大利亚统计局、国际劳工组织等29家机构，数据集总量超过96,808个，数据点累计超552亿条，且仍在以每周数个新来源的速度扩展。
2. MCP协议服务器：提供标准MCP协议接口，支持Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code（通过MCP扩展）、Zed、OpenAI Codex、GitHub Copilot等主流AI编程工具，连接一次即可在对话中调用所有数据源。
3. 自然语言问答（POST /v1/answer）：用自然语言提问诸如"比较四个国家的通货膨胀率""查询中国最新GDP增速"，系统自动拆解查询、定位数据表、计算结果并返回完整引用信息。
4. 数据溯源与验证：每个数据值都附带来源URL、获取时间戳、所属统计表和引用格式；系统对115个旗舰指标定期与源头实时核对，确保数据通过"金值"验证。
5. 开放许可与免费层：所有数据来自公共领域或开放许可，响应结果明确标注许可类型与引用格式，API无需信用卡即可接入免费层。
6. REST API与OpenAPI文档：除MCP外还提供完整REST接口，OpenAPI 3.1规范文档托管于 /openapi.json，支持开发者自行构建集成。
7. 数据监控告警：支持创建数据监控任务，跟踪特定指标（如某国失业率）的修订和新发布，发现异常时自动通知。

特色优势： Starwell的核心优势在于彻底消除AI幻觉数字。每个答案都像学术论文的参考文献一样，注明了数据来源、统计口径、获取时间和许可类型，用户可以直接点击溯源。目前市面上尚无同类产品能以统一接口覆盖如此多的权威统计机构，并且同时支持MCP生态和REST API两种接入方式，兼容性极强。

应用场景：

1. 金融与投资研究：查询各国国债收益率、CPI、GDP增速、外汇储备等宏观指标，构建可信的研究报告。
2. 宏观经济分析与建模：获取多个经济体的长期时序数据，用于经济模型训练与预测。
3. 商业尽职调查：获取目标市场的行业统计数据，支撑投资决策与市场进入分析。
4. AI应用开发：将Starwell作为数据后端，为企业级AI助手提供实时、可靠的数字支撑。

适用人群：AI应用开发者、数据科学家、金融分析师、宏观经济研究员、学术论文写作者，以及任何需要在AI对话中引用真实统计数据的用户。

出品方：Adarsh4052（GitHub，开源项目）；公司/团队信息暂未公开披露。

更新动态：持续接入新数据源，已接入29个来源并计划每周扩展；MCP服务器版本持续迭代，Yarn包最新版本0.2.3。

官网链接：https://starwell.dev/