Kaggle MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버

이 저장소에는 fastmcp 라이브러리를 사용하여 구축된 MCP(Model Context Protocol) 서버( server.py )가 포함되어 있습니다. Kaggle API와 연동하여 데이터세트 검색 및 다운로드 도구와 EDA 노트북 생성 기능을 제공합니다.

프로젝트 구조

server.py : FastMCP 서버 애플리케이션입니다. Kaggle과 상호 작용하기 위한 리소스, 도구 및 프롬프트를 정의합니다.
.env.example : 환경 변수(Kaggle API 자격 증명)에 대한 예제 파일입니다. 파일 이름을 .env 로 바꾸고 세부 정보를 입력하세요.
requirements.txt : 필요한 Python 패키지를 나열합니다.
pyproject.toml & uv.lock : uv 패키지 관리자에 대한 프로젝트 메타데이터와 잠긴 종속성.
datasets/ : 다운로드된 Kaggle 데이터세트가 저장되는 기본 디렉토리입니다.

설정

저장소를 복제합니다.지엑스피1
가상 환경을 만듭니다(권장):
python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows use `venv\Scripts\activate` # Or use uv: uv venv
종속성 설치: pip 사용:
pip install -r requirements.txt
또는 uv를 사용하면:
uv sync
Kaggle API 자격 증명을 설정하세요.
- 방법 1(권장): 환경 변수
  - .env 파일 생성
  - .env 파일을 열고 Kaggle 사용자 이름과 API 키를 추가하세요.
    KAGGLE_USERNAME=your_kaggle_username KAGGLE_KEY=your_kaggle_api_key
  - Kaggle 계정 페이지( Account > API > Create New API Token )에서 API 키를 얻을 수 있습니다. 그러면 사용자 이름과 키가 포함된 kaggle.json 파일이 다운로드됩니다.
- 방법 2: kaggle.json 파일
  - Kaggle 계정에서 kaggle.json 파일을 다운로드하세요.
  - kaggle.json 파일을 예상 위치(Linux/macOS에서는 일반적으로 ~/.kaggle/kaggle.json , Windows에서는 C:\Users\<Your User Name>\.kaggle\kaggle.json )에 넣으세요. 환경 변수가 설정되어 있지 않으면 kaggle 라이브러리가 자동으로 이 파일을 감지합니다.

서버 실행

가상 환경이 활성화되어 있는지 확인하세요.
MCP 서버를 실행합니다.
uv run kaggle-mcp
서버가 시작되고 리소스, 도구 및 프롬프트가 등록됩니다. MCP 클라이언트 또는 호환 도구를 사용하여 서버와 상호 작용할 수 있습니다.

서버 기능

서버는 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 다음과 같은 기능을 제공합니다.

도구

search_kaggle_datasets(query: str) :
- 제공된 쿼리 문자열과 일치하는 Kaggle의 데이터 세트를 검색합니다.
- 참조, 제목, 다운로드 횟수, 마지막 업데이트 날짜와 같은 세부 정보와 함께 상위 10개 일치 데이터 세트의 JSON 목록을 반환합니다.
download_kaggle_dataset(dataset_ref: str, download_path: str | None = None) :
- 특정 Kaggle 데이터 세트에 대한 파일을 다운로드하고 압축을 풉니다.
- dataset_ref : username/dataset-slug 형식의 데이터세트 식별자(예: kaggle/titanic ).
- download_path (선택 사항): 데이터 세트를 다운로드할 경로를 지정합니다. 생략하면 서버 스크립트 위치를 기준으로 ./datasets/<dataset_slug>/ 기본값으로 지정됩니다.

프롬프트

generate_eda_notebook(dataset_ref: str) :
- 지정된 Kaggle 데이터 세트 참조에 대한 기본 탐색적 데이터 분석(EDA) 노트북을 생성하는 데 적합한 AI 모델(예: Gemini)에 적합한 프롬프트 메시지를 생성합니다.
- 이 프롬프트에서는 데이터 로딩, 누락된 값 확인, 시각화 및 기본 통계를 다루는 Python 코드를 요구합니다.

Claude Desktop에 연결

Claude > 설정 > 개발자 > 구성 편집 > claude_desktop_config.json으로 이동하여 다음을 포함합니다.

{
  "mcpServers": {
    "kaggle-mcp": {
      "command": "kaggle-mcp",
      "cwd": "<path-to-their-cloned-repo>/kaggle-mcp"
    }
  }
}

사용 예

AI 에이전트나 MCP 클라이언트는 다음과 같이 이 서버와 상호 작용할 수 있습니다.

상담원: "Kaggle에서 '심장병' 관련 데이터 세트를 검색하세요."
- 서버가 search_kaggle_datasets(query='heart disease') 실행합니다.
상담원: "'user/heart-disease-dataset' 데이터 세트를 다운로드하세요."
- 서버가 download_kaggle_dataset(dataset_ref='user/heart-disease-dataset') 실행합니다.
에이전트: "'user/heart-disease-dataset'에 대한 EDA 노트북 프롬프트를 생성하세요."
- 서버는 generate_eda_notebook(dataset_ref='user/heart-disease-dataset') 실행합니다.
- 서버는 구조화된 프롬프트 메시지를 반환합니다.
에이전트: (프롬프트를 코드 생성 모델로 전송) -> EDA Python 코드를 수신합니다.