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SuperDataAnalysis - DataMaster_MCP

by szqshan
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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

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Provides powerful data analysis capabilities for AI systems with functions for data import/export, SQL querying, statistical analysis, and data processing.

  1. 项目简介
    1. 核心功能特性
  2. 部署指南
    1. 环境要求
  3. 使用示例
    1. 示例1：连接数据库并查询数据
    2. 示例2：API数据获取和分析
    3. 示例3：数据清洗和导出
    4. 示例4：复杂SQL查询和可视化
    5. 实际使用截图展示
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