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。
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
- Patreonで月額9ドルを寄付する
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
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
さまざまなデータ ソース (SQL データベース、CSV、Parquet ファイル) に接続するオープンソースの MCP サーバー。AI モデルが SQL クエリを実行し、分析とビジネス インテリジェンスのためのデータ視覚化を生成できるようになります。
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