Zaturn を使用すると、SQL/Python コードを記述したり、見た目が美しい (ただし、面倒な) ダッシュボードを操作したりすることなく、AI チャットを使用してデータを分析できます。
Zaturn MCPをClaude Desktop(または任意のMCPクライアント)に追加し、データソースを接続して自然言語で質問し、視覚化によって即座にインサイトを得ることができます。Zaturnを使用すると、AIが保有するデータの種類を自動的に理解し、クエリを実行し、一貫性のある説明とともに役立つヒントを提供します。「最も価値のある顧客は誰ですか?」といった具体的な質問をしたり、「保有しているすべてのデータはこちらです。次の四半期のアイデアを教えてください」といった質問でAIにデータを探索させたりすることも可能です。
しかし、ChatGPTにデータをアップロードして分析を依頼するだけでいいのでしょうか?
はい、可能です。ただし、ChatGPTではCSVファイル/スプレッドシートのアップロードサイズが約50MBに制限されており、アップロードにも時間がかかります。さらに、MySQLまたはPostgreSQLサーバーから直接データを読み込むこともできません。Zaturnは、データを移動することなく、これらの制限をすべて克服できます。AIにSQLと可視化機能を搭載するだけで、AIがデータを直接クエリし、結果を取得・処理し、即座に洞察を提供できるようになります。Zaturnを使えば、AIはデータに関する質問に答えるために、データセット全体を処理してメモリに保持する必要はありません。
Related MCP server: Deep Thinking Assistant
Zaturn の動作
https://github.com/user-attachments/assets/d42dc433-e5ec-4b3e-bef0-5cfc097396ab
特徴:
複数のデータソース
Zaturn は現在、次のデータ ソースに接続できます。
SQL データベース: PostgreSQL、SQLite、DuckDB、MySQL、ClickHouse
ファイル: CSV、Parquet
さらに多くのデータ ソース用のコネクタが追加されています。
視覚化
Zaturnは表形式とテキスト形式の要約に加えて、次のような画像視覚化も生成できます。
散布図と折れ線グラフ
ヒストグラム
ストリッププロットとボックスプロット
棒グラフ
注: ビジュアルは、MCP クライアントが画像レンダリングをサポートしている場合にのみ表示されます (例: Claude Desktop)
MCPクライアントが画像(例:カーソル)をサポートしていない場合は、MCP設定に
--noimg引数を追加してください。プロットはファイルとして保存され、ファイルの場所が返されます。プロットはファイルブラウザで表示できます。
さらなる視覚化機能が追加されます。
インストールとセットアップ
データ ソースを含む MCP 構成に追加します。
または、Zaturn 構成ディレクトリにsources.txtを追加します。
このファイルは、Linux/MacOS では~/.config/zaturn/sources.txt 、Windows では%APPDATA%\zaturn\sources.txtに置く必要があります。
MCP クライアントがイメージ レンダリングをサポートしていない場合は、 --noimg引数を追加します。
LLM/IDE で次の操作が可能な場合は、システム プロンプトを設定します。
質問をして、魔法を見てみましょう:
ロードマップ
より多くのデータソースタイプのサポート
より多くのデータの視覚化
予測分析と予測、例:
プレゼンテーションとPDFを生成する
ネイティブノートブックインターフェース
ヘルプとフィードバック
プロジェクトを支援する
Zaturn が役に立つと思われる場合は、次の方法でこのプロジェクトをサポートしてください。
プロジェクトの主役
言葉を広める
皆さんのサポートのおかげで、私は Zaturn にもっと多くの時間を費やすことができるようになります。
データセットのクレジット例
Sarah Taha と PokéAPI によってコンパイルされたポケモン データセットは、デモンストレーションの目的でCC BY-NC-SA 4.0ライセンスの下に含まれています。
スターの歴史
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