Demand Forecasting
ai.saifs由 saifs.ai 發布官方發布者v1.0.1更新於 Nov 4, 2026
Forecast product demand using historical sales and market signals.
發布方自己的服務：Customer Intelligence & Segmentation
概覽
遠端 MCP 伺服器，依銷售歷史預測商品需求，回傳預測區間、所選模型與前置期需求。
- 可以做什麼
- 依商品（可選依地區或通路）以日、週或月銷售資料預測需求，每個數值都附預測區間
- 回傳所選模型、其回測分數以及供補貨使用的前置期需求
- 處理滯銷與間歇性銷售商品，歷史資料過短時拒絕臆測
- 讀取使用自有欄名的 Excel、Tally 與 CSV 匯出檔
- 針對較大檔案產生可在本機執行、產出相同預測的 Python 腳本
- 適用情境
- 當你已有銷售歷史，需要為規劃、補貨或檢視滯銷商品取得未來需求估計，又不想自行建置預測流程時適用。適合中小規模資料（約 200 項商品、2500 列），更大資料可改用本機腳本。
- 執行需求
- 遠端 Streamable HTTP 端點，無需安裝。需以 OAuth 2.1（PKCE 與動態用戶端註冊）登入，首次使用時用戶端會開啟登入頁面。銷售資料以列資料或檔案匯出形式提供。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 Demand Forecasting，將其新增到工作區。
- 連接 所需的 憑證。它們會被私密儲存，絕不會在公開頁面上展示。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Web executable，透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。
交給代理程式安裝
把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式，或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南，先向你展示發布者、端點和登入方式，經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。
閱讀 https://sourceweft.com/mcp/ai.saifs%2Fdemand-forecasting/install.md，並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前，先告訴我它的發布者、端點和登入方式，等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案；問我金鑰應從哪裡取得。其他 MCP 客戶端
把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。 客戶端會在首次連接時完成 OAuth 登入。
{
"mcpServers": {
"demand-forecasting": {
"type": "http",
"url": "https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp"
}
}
}README
Demand Forecasting
Forecasts demand per product (and optionally per region or channel) from sales history — daily, weekly or monthly — with a range for every number. It picks the best-fitting model by backtest, handles slow and intermittent movers (Croston/SBA), refuses to guess when history is too short, and hands lead-time demand to the Inventory Intelligence & Optimizer server for safety stock. Reads Excel, Tally and CSV exports with their own column names.
Install
VS Code / GitHub Copilot
Add to .vscode/mcp.json (workspace) or your user mcp.json:
Then start the server from the MCP view and sign in when prompted.
Claude (claude.ai, Desktop)
Settings → Connectors → Add custom connector, and paste:
Claude Code
Any other MCP client
Point it at https://demand-forecaster-mcp.saifs.ai/mcp using the Streamable HTTP transport. The server returns 401 with a
WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… challenge, so OAuth-aware clients sign in automatically.
Tools
Example prompts
- “Here's our Tally sales export. How much of each item will we sell over the next 13 weeks?”
- “Which products are slow movers, and what should we expect from them next month?”
- “Forecast monthly demand for spare part SP-220 with a 95% range.”
Support
- Website: https://saifs.ai
- Issues: https://github.com/Saify-Technologies/saifs-ai-mcps-docs/issues
- Privacy: https://saifs.ai/privacy_policy
來源：servers/demand-forecasting/README.md，提交 2b4eab8
工具
0版本歷史
2- v1.0.1最新Oct 21, 2026
- v1.0.0Sep 16, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 85%
該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通必需25 分
- 已宣告認證方式必需10 分
- 已列出工具15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
- 授權條款10 分
其他 Saifs 整合
Customer Intelligence & Segmentation
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遠端 MCP 伺服器，依購買歷史把客戶名單分成 A/B/C/D 等級，並產生業務跟進名單。
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