InfraNode mit Python: das infranode-Paket

Tutorial: offene Daten deutscher Großstädte mit dem keylosen Python-Paket infranode abrufen, synchron und asynchron, plus fertige LangChain- und LlamaIndex-Tools für KI-Agenten.

Installation

pip install infranode

Erste Abfrage

Eine Instanz, dann jeden Endpunkt per Methode oder generisch über record(slug, endpunkt). Die Fachdaten liegen unter payload, die Quellenangabe unter attribution.

from infranode import InfraNode

api = InfraNode()
rec = api.weather("berlin")
print(rec.payload["temperature_c"], "degC")
print("Quelle:", rec.attribution["text"])   # Attribution immer anzeigen

# Jeder Endpunkt per Name
fuel = api.record("hamburg", "fuel-prices")
cities = api.cities()                          # alle 84 Städte

Jeder Datensatz trägt seine eigene attribution (Quelle und Lizenz-URL). Die Open-Data-Lizenzen verlangen die Nennung, zeige sie also deinen Nutzern an.

Asynchron

Für viele parallele Abfragen oder asyncio-Anwendungen:

import asyncio
from infranode import AsyncInfraNode

async def main():
    async with AsyncInfraNode() as api:
        rec = await api.air("muenchen")
        print(rec.payload)

asyncio.run(main())

Beachte das Rate-Limit von 300 Anfragen pro Minute und IP. Bei Status 429 empfiehlt sich ein kurzer Backoff.

Als KI-Agenten-Tool: LangChain

pip install "infranode[langchain]"

from infranode.integrations.langchain import infranode_tools

tools = infranode_tools()   # an deinen LangChain-Agenten binden

Als KI-Agenten-Tool: LlamaIndex

pip install "infranode[llamaindex]"

from infranode.integrations.llamaindex import infranode_tools

tools = infranode_tools()   # an deinen LlamaIndex-Agenten übergeben

Beide stellen die Tools infranode_get_city_data(city, dataset) und infranode_list_cities() bereit. Die Tool-Beschreibung listet die gültigen Datensätze, damit das Modell den richtigen wählt. Spricht deine Laufzeit MCP, nutze den InfraNode-MCP-Server.

Weiterführend

Quellcode und Issues: github.com/street1983nk/infranode-python. Für reine Notebook-Analysen ohne Paket siehe Stadtdaten mit Python und pandas.

Häufige Fragen

Brauche ich einen API-Schlüssel?

Nein. Das Paket spricht die keylose, kostenlose InfraNode-API an. Kein Key, keine Registrierung.

Synchron oder asynchron?

Beides. InfraNode ist der synchrone Client, AsyncInfraNode der asynchrone. Beide teilen dieselbe Methoden-API.

Worin liegt der Unterschied zum MCP-Server?

Der MCP-Server ist ideal, wenn deine Laufzeit MCP spricht (Claude, Cursor). Das Python-Paket ist der leichtgewichtige, MCP-freie Weg für Skripte, Notebooks und LangChain/LlamaIndex-Agenten.