mcp-server-data-exploration

用于数据探索的 MCP 服务器

MCP Server 是一款专为交互式数据探索而设计的多功能工具。

您的个人数据科学家助理，将复杂的数据集转化为清晰、可操作的见解。

🚀 尝试一下

1. 下载Claude桌面
   • 在这里获取
2. 安装和设置
   • 在 macOS 上，在终端中运行以下命令：GXP1
3. 加载模板和工具
   • 服务器运行后，等待提示模板和工具在 Claude Desktop 中加载。
4. 开始探索
   • 从 MCP 中选择探索数据提示模板
   • 通过提供所需的输入来开始对话：
     • csv_path ：CSV 文件的本地路径
     • topic ：探索的主题（例如，“纽约的天气模式”或“加州的房价”）

示例

这些是如何利用 MCP 服务器探索数据而无需任何人工干预的示例。

案例一：加州房地产挂牌价格

• Kaggle 数据集：美国房地产数据集
• 大小：2,226,382 个条目（178.9 MB）
• 主题：加州房价趋势

• 数据探索总结

案例2：伦敦的天气

• Kaggle 数据集： 200 万+ 英国每日天气历史
• 大小：2,836,186 个条目（169.3 MB）
• 主题：伦敦天气
• 报告：查看报告
• 图表：
  • 伦敦气温趋势
  • 不同季节的温湿度关系
  • 不同季节的风向模式

📦组件

提示

• explore-data ：专为数据探索任务量身定制

工具

1. 加载csv
   • 功能：将 CSV 文件加载到 DataFrame 中
   • 参数：
     • csv_path （字符串，必需）：CSV 文件的路径
     • df_name (字符串，可选)：DataFrame 的名称。如果未提供，则默认为 df_1、df_2 等。
2. 运行脚本
   • 功能：执行Python脚本
   • 参数：
     • script （字符串，必需）：要执行的脚本

⚙️ 修改服务器

Claude 桌面配置

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

开发（未发布的服务器）

已发布的服务器

🛠️ 开发

构建和发布

1. 同步依赖项
   uv sync
2. 构建发行版
   uv build
   在 dist/ 目录中生成源和轮子分布。
3. 发布到 PyPI
   uv publish

🤝 贡献

欢迎贡献！无论您是修复错误、添加功能还是改进文档，您的帮助都会使这个项目更加完善。

报告问题

如果您遇到错误或有任何建议，请在问题部分提交问题。包括：

• 重现步骤（如果适用）
• 预期行为与实际行为
• 屏幕截图或错误日志（如果相关）

📜 许可证

本项目遵循 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

💬 保持联系

有任何疑问或反馈？欢迎提交问题或联系维护人员。让我们携手共创辉煌！

关于

这是一个由ReadingPlus.AI LLC运营的开源项目，并向整个社区开放贡献。