mcp-server-data-exploration

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

1. Claude Desktopをダウンロード
   • こちらから入手
2. 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
3. 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。
4. 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

• データ探索の概要

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:
  • ロンドンの気温傾向
  • 季節による温度と湿度の関係
  • 季節ごとの風向パターン

📦 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

1. 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。
2. 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

1. 同期依存関係
   uv sync
2. ビルドディストリビューション
   uv build
   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。
3. PyPIに公開する
   uv publish

🤝 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。