local-only server
The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.
Integrations
The MCP Server provides examples of data exploration using Kaggle datasets, demonstrating how to analyze and visualize large datasets such as USA Real Estate and UK Weather History.
The MCP Server includes a video demonstration hosted on YouTube showing how to use the tool for exploring California real estate listing prices data.
データ探索のためのMCPサーバー
MCP サーバーは、インタラクティブなデータ探索用に設計された多目的ツールです。
複雑なデータセットを明確で実用的な洞察に変換する、パーソナルなデータ サイエンティスト アシスタントです。
🚀 試してみる
- Claude Desktopをダウンロード
- こちらから入手
- インストールとセットアップ
- macOSでは、ターミナルで次のコマンドを実行します: GXP1
- テンプレートとツールを読み込む
- サーバーが実行中になったら、プロンプト テンプレートとツールが Claude Desktop に読み込まれるまで待ちます。
- 探索を始める
- MCPからデータ探索プロンプトテンプレートを選択します
- 必要な入力を行って会話を開始します。
csv_path
: CSVファイルへのローカルパスtopic
: 探索のトピック(例:「ニューヨークの気象パターン」または「カリフォルニアの住宅価格」)
例
これらは、MCP サーバーを使用して、人間の介入なしにデータを探索する方法の例です。
事例1:カリフォルニア州の不動産価格
- Kaggleデータセット:米国不動産データセット
- サイズ: 2,226,382 エントリ (178.9 MB)
- トピック:カリフォルニア州の住宅価格動向
ケース2:ロンドンの天気
- Kaggleデータセット: 200万件以上の英国の毎日の天気履歴
- サイズ: 2,836,186 エントリ (169.3 MB)
- トピック: ロンドンの天気
- レポート:レポートを表示
- グラフ:
📦 コンポーネント
プロンプト
- explore-data : データ探索タスク向けにカスタマイズ
ツール
- ロードCSV
- 機能: CSVファイルをDataFrameにロードする
- 引数:
csv_path
(文字列、必須): CSVファイルへのパスdf_name
(文字列、オプション): DataFrame の名前。指定されていない場合は、デフォルトで df_1、df_2 などになります。
- スクリプト実行
- 機能: Pythonスクリプトを実行する
- 引数:
script
(文字列、必須): 実行するスクリプト
⚙️ サーバーの変更
クロードデスクトップ構成
- macOS:
~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
開発(非公開サーバー)
公開サーバー
🛠️ 開発
建築と出版
- 同期依存関係Copy
- ビルドディストリビューションdist/ ディレクトリにソースとホイールのディストリビューションを生成します。Copy
- PyPIに公開するCopy
🤝 貢献する
貢献を歓迎します!バグの修正、機能の追加、ドキュメントの改善など、あなたの貢献がこのプロジェクトをより良くします。
問題の報告
バグに遭遇した場合やご提案がある場合は、問題セクションに問題を報告してください。以下の内容を記載してください。
- 再現手順(該当する場合)
- 期待される行動と実際の行動
- スクリーンショットまたはエラーログ(該当する場合)
📜 ライセンス
このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。詳細はLICENSEファイルをご覧ください。
💬 お問い合わせ
ご質問やご意見がございましたら、ぜひ問題を報告いただくか、メンテナーまでご連絡ください。一緒にこのプロジェクトを素晴らしいものにしていきましょう!
について
これはReadingPlus.AI LLCが運営するオープンソース プロジェクトであり、コミュニティ全体からの貢献を受け付けています。
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Tools
.csv ベースのデータセットでの自律的なデータ探索を可能にし、最小限の労力でインテリジェントな洞察を提供します。