Chart MCP Server

# 快速入门指南 本指南将帮助您快速上手使用图表MCP服务器。 ## 🚀 快速开始 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install fastmcp plotly pandas kaleido pillow wordcloud matplotlib numpy ``` ### 2. 启动服务器 ```bash python src/main_optimized.py ``` 看到以下信息表示启动成功： ``` 🚀 启动优雅图表MCP服务器... 📡 MCP服务地址: http://127.0.0.1:8080/mcp 🖼️ 图像访问地址: http://127.0.0.1:8081/chart_xxx.png ✨ 使用 Streamable HTTP 协议 🎨 采用优雅设计主题 ``` ## 📊 常用图表示例 ### 折线图 ```python generate_line_chart( data=[{"date": "12-17", "temperature": 5}, {"date": "12-18", "temperature": 3}], x_field="date", y_field="temperature", title="温度变化" ) ``` ### 柱状图 ```python generate_column_chart( data=[{"month": "1月", "sales": 120}, {"month": "2月", "sales": 98}], x_field="month", y_field="sales", title="销售额" ) ``` ### 饼图 ```python generate_pie_chart( data=[{"category": "A", "value": 45}, {"category": "B", "value": 30}], label_field="category", value_field="value", title="占比分布" ) ``` ### 双轴图 ```python generate_dual_axes_chart( data=[{"month": "1月", "revenue": 120, "users": 1000}], x_field="month", y1_field="revenue", y2_field="users", title="收入与用户" ) ``` ## 🎨 AI智能配色 服务器会根据图表类型自动选择优雅配色： - **温度数据** → 日落色系（温暖感） - **销售数据** → 海洋蓝系（专业感） - **市场份额** → 珊瑚色系（活力感） - **多维对比** → 紫色系（优雅感） ## 🔧 自定义配色 ### 指定调色板 ```python generate_line_chart( data=data, x_field="date", y_field="value", title="自定义配色", palette="sunset" # 可选: ocean, sunset, forest, violet, coral ) ``` ### 指定具体颜色 ```python generate_line_chart( data=data, x_field="date", y_field="value", title="指定颜色", color="#FF6B6B" # 使用十六进制颜色值 ) ``` ## 🔒 访问控制 - **PNG文件**: 正常访问，返回图像 - **其他文件**: 返回404错误，提示"请访问具体资源文件路径" ## 📁 文件结构 ``` chart-mcp-server/ ├── src/ │ ├── main_optimized.py # 主服务器文件 │ └── main.py # 备份副本 ├── images/ # 生成的图表文件 ├── README.md # 详细文档 └── QUICKSTART.md # 快速入门（本文件） ``` ## ⚡ 常用操作 ### 查看生成的图像 访问: http://127.0.0.1:8081/filename.png ### 停止服务器 ```bash pkill -f "main_optimized.py" ``` ### 重启服务器 ```bash python src/main_optimized.py & ``` ## 🐛 常见问题 **Q: 图像无法显示？** A: 检查服务器是否运行，确保端口8081未被占用 **Q: 颜色不符合预期？** A: AI会自动选择配色，如需指定请使用palette或color参数 **Q: 生成失败？** A: 检查数据格式是否正确，确保字段名匹配 ## 📞 技术支持 如遇问题，请检查： 1. 服务器日志输出 2. 数据格式是否正确 3. 依赖库是否完整安装