AutoTS

AutoTS es una librería de forecasting de series temporales que selecciona el mejor modelo para tus datos ejecutando múltiples algoritmos y comparando su rendimiento. El server MCP envuelve esta capacidad para que tu agente IA pueda lanzar trabajos de predicción, explorar resultados e iterar sobre predicciones de forma conversacional. En lugar de escribir scripts Python para probar diferentes enfoques de forecasting, describes lo que necesitas y el agente gestiona el pipeline. La librería soporta más de 30 modelos de forecasting incluyendo métodos estadísticos (ARIMA, ETS), enfoques de machine learning (XGBoost, LightGBM) y modelos de deep learning. Maneja automáticamente el preprocesamiento de datos, selección de modelo, ajuste de hiperparámetros y generación de ensembles. A través de la interfaz MCP, tu agente puede cargar datasets, configurar horizontes de predicción y obtener resultados con intervalos de confianza. Con más de 1.300 estrellas y desarrollo activo, AutoTS tiene una reputación sólida en la comunidad de data science de Python. La capa MCP añade una interfaz conversacional encima, lo que es particularmente útil para stakeholders no técnicos que quieren explorar predicciones sin escribir código. El trade-off es que la selección automática de modelos puede ser lenta para datasets grandes, y pierdes control granular sobre la configuración de los modelos.