+-----------------------------------------------+
|            Modeling Skill (上层)               |
+-----------------------------------------------+
|         MCP Client (中层)                      |
|    - 与大模型交互                              |
|    - 智能文档传递（先常用，再全量）            |
|    - 工具调用解析与转发                        |
+-----------------------------------------------+
|         MCP Server (底层)                      |
|    - 工具注册与分发（37 个工具）               |
|    - 数据预处理（38 个方法）                   |
|    - 数据分析（29 个方法）                     |
|    - 数学建模（47 个方法）                     |
|    - 数据可视化（10 种图表）                   |
|    - 高级扩展（动态方法创建）                  |
|    - 数据档案追踪（核心）                      |
|    - 缓存管理                                  |
+-----------------------------------------------+
|         UI Module (可选)                       |
|    - 交互式数据建模工作台                      |
|    - 逐步向导：加载->预处理->分析->可视化->建模->报告 |
|    - Gradio Web UI                             |
|    - 基于 MCP Server（非直接调用）             |
+-----------------------------------------------+

module/
  methods/           # 方法类（隐藏）
    cleaning.py      # 相关方法分组
    transformation.py
  loader.py          # MethodLoader 子类（注册所有方法）
  interface.py       # 公开接口（集成 tracker）

DataMineAna/
  src/
    common/              # 公共函数库
      base_method.py     # 方法基类（ParameterDef 支持 UI 自动表单）
      base_interface.py  # 接口基类（共享 _get_df, _make_serializable 等）
      method_loader.py   # 方法加载器
      types.py           # 类型定义
      validators.py      # 参数校验
      json_utils.py      # JSON 工具
    tracker/             # 数据档案与追踪系统（核心）
      data_profile.py    # 数据档案（含 parent_id/lineage）
      profile_manager.py # 档案管理器
      call_tracker.py    # 调用追踪器
    cache_manager/       # 缓存管理
    preprocessing/       # 数据预处理（38 个方法）
    analysis/            # 数据分析（29 个方法）
    modeling/            # 数学建模（47 个方法）
    plotting/            # 数据可视化（10 种图表）
      plotter.py         # 核心绘图引擎
      interface.py       # 可视化接口
    advanced/            # 高级扩展
      loader.py          # 动态方法加载器
      template.py        # 扩展模板
      methods/           # 内置扩展方法
    mcp_server/          # MCP Server（底层接口）
    mcp_client/          # MCP Client（中层）
    ui/                  # 交互式 UI 模块
      app.py             # Gradio 主应用
      state.py           # 会话状态（基于 MCP Server，暴露 preprocessing/analysis/modeling）
      pages/
        page_load.py     # 1. 数据加载
        page_preprocess.py # 2. 数据预处理
        page_analysis.py # 3. 数据分析
        page_plot.py     # 4. 数据可视化
        page_model.py    # 5. 模型构建
        page_report.py   # 6. 流水线报告
        components.py    # 共享 UI 组件
  cache/                 # 临时文件目录
    preprocessing/       # 预处理临时文件
    analysis/            # 分析临时文件
    modeling/            # 建模临时文件
    plotting/            # 图表临时文件
    advanced/            # 动态方法文件
    tracker/             # 追踪临时文件
    ui/                  # UI 临时文件
  docs/                  # 文档
    MCP_USAGE.md         # MCP 使用说明（传给大模型）
    COMMON_API.md        # 常用接口文档（20 个常用工具）
    FULL_API.md          # 完整接口文档（37 个工具 + 114 个方法）
  test.py               # 集成测试（26 个测试）
  test_ui.py            # UI 专项测试（4 个测试）
  run_ui.py             # UI 启动入口（含端口冲突检测）

from src.mcp_server import MCPServer

server = MCPServer()

# 加载数据
r = server.call_tool("load_data", path="data.csv")

# 数据清洗
r = server.call_tool("clean_data", dataset_id="ds_xxx", missing_strategy="mean")

# 数据可视化
r = server.call_tool("plot_distribution", dataset_id="ds_xxx")
r = server.call_tool("plot_box", dataset_id="ds_xxx")

# 建模
r = server.call_tool("regression", dataset_id="ds_xxx", target_column="y")

# 获取完整报告
r = server.call_tool("get_pipeline_report")

python run_ui.py              # 默认端口 7860
python run_ui.py --port 8080  # 自定义端口
python run_ui.py --no-open    # 不自动打开浏览器

ERROR: Port 7860 is already in use on 127.0.0.1.
  - Stop the other process, or
  - Use a different port:  python run_ui.py --port 7861

# 运行完整集成测试（26 个测试：MCP 工具 + 可视化 + 高级扩展 + UI）
python test.py

# 运行 UI 专项测试（4 个测试：导入、状态、创建、启动/退出）
python test_ui.py

from src.common.base_method import BaseMethod, MethodResult, ParameterDef

class MyMethod(BaseMethod):
    @property
    def name(self): return "my_method"
    @property
    def description(self): return "My custom method"
    @property
    def category(self): return "custom"
    @property
    def parameters(self):
        return [
            ParameterDef(name="threshold", type="float", default=0.5, description="Threshold value"),
        ]

    def execute(self, df, **kwargs):
        threshold = kwargs.get("threshold", 0.5)
        # your logic here
        return MethodResult(df=df, success=True, message="done")

server.call_tool("create_method", code='''
class MyMethod(BaseMethod):
    @property
    def name(self): return "my_method"
    @property
    def description(self): return "My custom method"
    def execute(self, df, **kwargs):
        return MethodResult(df=df, success=True, message="done")
''', module="preprocessing")