git clone https://github.com/Edwin1719/mcp-data-analytics-server.git cd mcp-data-analytics-server 2. Instalar dependencias pip install -r requirements.txt 3. Configurar API key cp .env.example .env # Editar .env y agregar tu OPENAI_API_KEY 4. Ejecutar # Terminal 1: Servidor MCP python server.py # Terminal 2: Cliente Streamlit streamlit run app.py Abrir navegador en: http://localhost:8501 📋 Herramientas Disponibles - analizar_archivo: Análisis completo de propiedades de archivos - crear_archivo: Creación de archivos con contenido - leer_documento: Lectura de PDFs, TXT, CSV con límites - analizar_datos: Análisis estadístico de datasets - tabla_dinamica_avanzada: Tablas dinámicas con agregaciones - crear_visualizacion: Gráficos con Plotly (barras, líneas, etc.) - buscar_repositorios_github: Búsqueda avanzada en GitHub - extraer_contenido_web: Web scraping con selectores CSS - descargar_archivo_web: Descarga de archivos desde URLs - convertir_formato_datos: Conversión entre formatos 💡 Ejemplos de Uso: "Analiza el archivo ventas.csv y muéstrame las estadísticas" "Crea un gráfico de barras de las ventas por mes" "Busca repositorios de Python para análisis de datos" "Convierte mi archivo Excel a JSON". 📋 Requisitos * Python 3.8+ * OpenAI API Key * Dependencias en requirements.txt 👨‍💻 Autor Edwin Quintero Alzate 📧 egqa1975@gmail.com 🔗 LinkedIn 🐱 GitHub 📄 Licencia MIT License - ver archivo LICENSE