데이터 탐색을 위한 MCP 서버

MCP 서버는 대화형 데이터 탐색을 위해 설계된 다목적 도구입니다.

복잡한 데이터 세트를 명확하고 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 개인 데이터 과학자 보조원입니다.

🚀 시도해 보세요

1. Claude Desktop 다운로드

   • 여기서 구매하세요

2. 설치 및 설정

   • macOS에서는 터미널에서 다음 명령을 실행하세요: GXP1

3. 템플릿 및 도구 로드

   • 서버가 실행되면 Claude Desktop에 프롬프트 템플릿과 도구가 로드될 때까지 기다리세요.

4. 탐색을 시작하세요

   • MCP에서 탐색 데이터 프롬프트 템플릿을 선택하세요

   • 필요한 입력 내용을 제공하여 대화를 시작하세요.

     • csv_path : CSV 파일의 로컬 경로

     • topic : 탐색 주제(예: "뉴욕의 날씨 패턴" 또는 "캘리포니아의 주택 가격")

Related MCP server: Vibe Preprocessing and Analysis MCP Server

예시

이는 MCP 서버를 사용하여 인간의 개입 없이 데이터를 탐색하는 방법의 예입니다.

사례 1: 캘리포니아 부동산 매물 가격

• Kaggle 데이터셋: 미국 부동산 데이터셋

• 크기: 2,226,382개 항목(178.9MB)

• 주제: 캘리포니아 주택 가격 동향

• 데이터 탐색 요약

사례 2: 런던의 날씨

• Kaggle 데이터 세트: 200만 건 이상의 영국 일일 날씨 기록

• 크기: 2,836,186개 항목(169.3MB)

• 주제: 런던의 날씨

• 보고서: 보고서 보기

• 그래프:

  • 런던 기온 추세

  • 계절별 온도-습도 관계

  • 계절별 풍향 패턴

📦 구성 요소

프롬프트

• explore-data : 데이터 탐색 작업에 맞춤화됨

도구

1. 로드-csv

   • 기능: CSV 파일을 DataFrame으로 로드합니다.

   • 인수:

     • csv_path (문자열, 필수): CSV 파일 경로

     • df_name (문자열, 선택 사항): DataFrame의 이름입니다. 지정하지 않으면 df_1, df_2 등으로 기본 설정됩니다.

2. 실행 스크립트

   • 기능: Python 스크립트를 실행합니다.

   • 인수:

     • script (문자열, 필수): 실행할 스크립트

⚙️ 서버 수정

클로드 데스크톱 구성

• macOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

• 윈도우: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

개발(미공개 서버)

게시된 서버

🛠️ 개발

건축 및 출판

1. 동기화 종속성

   uv sync

2. 빌드 배포

   uv build

   dist/ 디렉토리에 소스 및 휠 배포판을 생성합니다.

3. PyPI에 게시

   uv publish

🤝 기여하기

기여를 환영합니다! 버그 수정, 기능 추가, 문서 개선 등 여러분의 도움은 이 프로젝트를 더욱 발전시키는 데 큰 도움이 됩니다.

문제 보고

버그가 발견되거나 제안 사항이 있으시면 문제 섹션에 문제를 제기해 주세요. 다음 내용을 포함해 주세요.

• 재현 단계(해당되는 경우)

• 예상된 동작과 실제 동작

• 스크린샷 또는 오류 로그(해당되는 경우)

📜 라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

💬 문의하기

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에 대한

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