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SuperDataAnalysis - DataMaster_MCP

by szqshan
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Python
Hybrid
8
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DataMaster MCP Server

项目简介

DataMaster MCP Server 是一个功能强大的数据分析管理服务器，基于 Model Context Protocol (MCP) 构建。这个项目源于现代数据分析工作中遇到的几个核心痛点：

  • 数据源碎片化：企业数据分散在数据库、API、文件等不同系统中，整合困难

  • 分析流程复杂：从数据获取到分析结果需要多个工具切换，效率低下

  • 协作困难：数据分析师、开发人员、业务人员之间缺乏统一的交互接口

  • 重复劳动：每次分析都要重复编写数据连接、清洗、转换的代码

为了解决这些问题，我们开发了这个 一站式数据管理和分析平台，将数据库操作、API集成、数据处理、分析计算等功能整合到一个统一的MCP服务器中。用户只需要通过简单的自然语言指令，就能完成复杂的数据分析任务。

核心功能特性

🔍 多数据源集成

  • 支持SQLite、MySQL、PostgreSQL等主流数据库

  • 集成RESTful API数据获取

  • 统一的数据源管理界面

📊 智能数据处理

  • 数据清洗（去重、缺失值处理、类型转换）

  • 数据转换（列重命名、标准化、计算新列）

  • 数据筛选（条件过滤、采样、列选择）

📈 高级分析能力

  • 描述性统计分析

  • 趋势分析和预测

  • 数据可视化预览

💾 灵活数据导出

  • 支持Excel、CSV、JSON等多种格式

  • 自动生成标准化报告

  • 一键分享分析结果

部署指南

环境要求

  • Python: 3.8 或更高版本

  • 操作系统: Windows 10/11, macOS 10.15+, Ubuntu 18.04+

  • 内存: 最少4GB RAM（推荐8GB以上）

  • 存储: 至少1GB可用空间

2. 安装依赖

pip install datamaster-mcp

3. 配置文件设置

创建配置文件 config/mcp_config.json：

{ "mcpServers": { "datamaster-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "datamaster-mcp" ] } } }

使用示例

示例1：连接数据库并查询数据

用户输入：

连接到本地的sales数据库，查询2024年的销售数据

系统响应：

✅ 数据库连接成功！ 📊 查询结果：找到15,847条2024年销售记录 数据概览： ├─ 总销售额：¥2,847,392.50 ├─ 订单数量：15,847笔 ├─ 平均订单金额：¥179.68 └─ 数据时间范围：2024-01-01 至 2024-12-31 数据已保存到表：sales_2024_analysis

示例2：API数据获取和分析

用户输入：

从天气API获取北京最近7天的天气数据，分析温度趋势

系统响应：

🌤️ 天气数据获取成功！ 📈 温度趋势分析完成 7天温度统计： ├─ 最高温度：28.5°C (10月15日) ├─ 最低温度：12.3°C (10月12日) ├─ 平均温度：20.8°C └─ 温度变化：整体呈下降趋势 (-3.2°C) 📊 数据可视化已生成：exports/weather_trend_20241015_143022.png

示例3：数据清洗和导出

用户输入：

清洗用户数据表，去除重复邮箱，填充缺失的手机号码

系统响应：

🧹 数据清洗完成！ 清洗结果统计： ├─ 原始记录：8,432条 ├─ 重复邮箱：127条（已删除） ├─ 缺失手机：2,156条（已填充默认值） ├─ 数据类型转换：3列 └─ 清洗后记录：8,305条 📤 清洗结果已导出：exports/cleaned_users_20241015_144512.xlsx

示例4：复杂SQL查询和可视化

用户输入：

查询每个产品类别的月度销售额，按销售额降序排列

系统响应：

📊 查询执行成功！ 月度销售排行榜： ├─ 电子产品：¥847,392.00 (占比29.7%) ├─ 服装配饰：¥624,193.50 (占比21.9%) ├─ 家居用品：¥518,472.30 (占比18.2%) ├─ 图书文具：¥392,847.20 (占比13.8%) └─ 运动户外：¥347,392.00 (占比12.2%) 📈 可视化图表已生成： ├─ 柱状图：exports/category_sales_bar_20241015_145533.png ├─ 饼图：exports/category_sales_pie_20241015_145533.png └─ 数据表：exports/category_monthly_sales.xlsx

实际使用截图展示

主界面展示

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ DataMaster MCP Server │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 🔍 数据源管理 📊 数据分析 ⚙️ 数据处理 🌐 API │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 已连接数据源: │ │ │ │ 📊 SQLite数据库: analysis.db (已连接) │ │ │ │ 🌐 天气API: api.weather.com (已配置) │ │ │ │ 📈 股票API: api.stocks.com (已配置) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ [输入指令] > 连接到sales数据库，查询2024年销售数据... │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

数据库连接配置

┌─────────────────────────────────────────┐ │ 数据库连接配置 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 数据库类型: SQLite │ │ 数据库路径: ./data/sales.db │ │ 连接状态: ✅ 已连接 │ │ 表数量: 12张 │ │ 总记录数: 125,847条 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 可用表: │ │ • customers (8,432条) │ │ • orders (15,847条) │ │ • products (342条) │ │ • sales_records (45,293条) │ └─────────────────────────────────────────┘

数据查询结果

┌─────────────────────────────────────────────┐ │ SQL查询结果 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ 查询: SELECT * FROM sales WHERE year=2024 │ │ 执行时间: 0.23秒 │ │ 返回记录: 15,847条 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ 数据概览: │ │ ├─ 总销售额: ¥2,847,392.50 │ │ ├─ 平均订单: ¥179.68 │ │ ├─ 最高单笔: ¥12,450.00 │ │ └─ 数据范围: 2024-01-01 ~ 2024-12-31 │ └─────────────────────────────────────────────┘

API数据获取

┌─────────────────────────────────────────────┐ │ API数据获取 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ API名称: 天气数据API │ │ 请求URL: api.weather.com/v1/forecast │ │ 响应状态: ✅ 200 OK │ │ 数据大小: 45.2 KB │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ 数据预览: │ │ 日期 温度 湿度 天气 │ │ 2024-10-15 28.5°C 65% 晴 │ │ 2024-10-14 26.2°C 70% 多云 │ │ 2024-10-13 24.8°C 72% 阴 │ └─────────────────────────────────────────────┘

数据清洗工具

┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 数据清洗结果 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ 清洗前记录: 8,432条 │ │ 清洗后记录: 8,305条 │ │ 删除重复: 127条 │ │ 填充缺失: 2,156条 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ 清洗操作: │ │ ✓ 去除重复邮箱地址 │ │ ✓ 填充缺失手机号码 │ │ ✓ 标准化日期格式 │ │ ✓ 验证邮箱格式 │ └─────────────────────────────────────────────┘

分析结果导出

┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 导出结果 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ 导出格式: Excel (.xlsx) │ │ 文件路径: exports/sales_analysis.xlsx │ │ 文件大小: 2.34 MB │ │ 包含工作表: 3个 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ 工作表内容: │ │ • 销售概览 │ │ • 月度趋势 │ │ • 产品分析 │ └─────────────────────────────────────────────┘

高级使用技巧

批量处理

# 批量处理多个数据表 python -m datamaster_mcp.main --batch-process tables.txt --config batch_config.json

定时任务

# 设置定时数据更新 python -m datamaster_mcp.main --schedule "0 9 * * *" --task daily_report

自定义分析模板

{ "template_name": "monthly_sales_analysis", "steps": [ {"action": "query", "sql": "SELECT * FROM sales WHERE date >= ?"}, {"action": "clean", "config": {"remove_duplicates": true}}, {"action": "analyze", "type": "trend"}, {"action": "export", "format": "excel"} ] }

故障排除

常见问题

Q: 连接数据库失败 A: 检查数据库配置和网络连接，确保数据库服务正在运行

Q: API请求超时 A: 增加API超时时间设置，检查网络连接稳定性

Q: 内存不足错误 A: 减少单次处理的数据量，或增加系统内存

日志查看

# 查看实时日志 tail -f logs/datamaster.log # 查看错误日志 grep ERROR logs/datamaster.log

技术支持

DataMaster MCP Server - 让数据分析变得简单而强大！

This server cannot be installed

-
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F
license - not found
-
quality - not tested

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