Servidor MCP de visualización de datos

Descripción general

Una implementación de servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona al LLM una interfaz para visualizar datos utilizando la sintaxis Vega-Lite.

Componentes

Herramientas

El servidor ofrece dos herramientas principales:

save_data
- Guardar una tabla de agregaciones de datos en el servidor para su posterior visualización
- Aporte:
  - name (cadena): Nombre de la tabla de datos que se guardará
  - data (matriz): Matriz de objetos que representan la tabla de datos
- Devoluciones: mensaje de éxito
visualize_data
- Visualizar una tabla de datos utilizando la sintaxis Vega-Lite
- Aporte:
  - data_name (cadena): Nombre de la tabla de datos que se visualizará
  - vegalite_specification (cadena): cadena JSON que representa la especificación de Vega-Lite
- Devuelve: Si --output_type se establece en text , devuelve un mensaje de éxito con una clave artifact adicional que contiene la especificación completa de Vega-Lite con datos. Si --output_type se establece en png , devuelve una imagen PNG codificada en base64 de la visualización utilizando el contenedor ImageContent de MPC.

Uso con Claude Desktop

# Add the server to your claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "datavis": {
        "command": "uv",
        "args": [
            "--directory",
            "/absolute/path/to/mcp-datavis-server",
            "run",
            "mcp_server_vegalite",
            "--output-type",
            "png" # or "text"
        ]
    }
  }
}

Uso con uv

uv --directory /Users/markomitranic/Sites/mcp/mcp-vegalite-server run mcp_server_vegalite --output-type png

Uso con Docker

docker build -t mcp-server-vegalite .
docker run -i --rm mcp-server-vegalite --output-type png

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Un servidor MCP que permite a los modelos de IA crear visualizaciones de datos utilizando la sintaxis Vega-Lite al proporcionar herramientas para guardar tablas de datos y generar visualizaciones a partir de ellas.

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