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。

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• 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。

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