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Data Visualization MCP Server

by markomitranic
GitHub
Python
2
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データ可視化MCPサーバー

概要

Vega-Lite 構文を使用してデータを視覚化するためのインターフェイスを LLM に提供するモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー実装。

コンポーネント

ツール

サーバーは 2 つのコア ツールを提供します。

  • save_data
    • 後で視覚化するために、データ集計のテーブルをサーバーに保存します。
    • 入力：
      • name (文字列): 保存するデータテーブルの名前
      • data (配列): データテーブルを表すオブジェクトの配列
    • 戻り値: 成功メッセージ
  • visualize_data
    • Vega-Lite 構文を使用してデータ テーブルを視覚化する
    • 入力：
      • data_name (文字列): 視覚化するデータテーブルの名前
      • vegalite_specification (文字列): Vega-Lite仕様を表すJSON文字列
    • 戻り値: --output_typeがtextに設定されている場合、完全なVega-Lite仕様とデータを含む追加のartifactキーを含む成功メッセージが返されます。-- --output_typeがpngに設定されている場合、MPC ImageContentコンテナを使用して、視覚化の base64 エンコードされた PNG 画像が返されます。

Claude Desktopでの使用

# 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" ] } } }

UVとの使用

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

Dockerでの使用

docker build -t mcp-server-vegalite . docker run -i --rm mcp-server-vegalite --output-type png
Install Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

hybrid server

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

Tools

データ テーブルを保存し、そこから視覚化を生成するツールを提供することで、AI モデルが Vega-Lite 構文を使用してデータ視覚化を作成できるようにする MCP サーバー。

  1. 概要
    1. コンポーネント
      1. ツール
    2. Claude Desktopでの使用
      1. UVとの使用
        1. Dockerでの使用

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