csv-analyzer-mcp
Server Configuration
Describes the environment variables required to run the server.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No arguments | |||
Instructions
Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.
This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.
Capabilities
Features and capabilities supported by this server
Protocol revision2025-11-25
| Capability | Details |
|---|---|
| tools | {
"listChanged": false
} |
| prompts | {
"listChanged": false
} |
| resources | {
"subscribe": false,
"listChanged": false
} |
| experimental | {} |
Tools
Functions exposed to the LLM to take actions
| Name | Description |
|---|---|
| analyze_csvA | CSVファイルを分析して基本統計情報を返します。 このツールは以下の包括的な統計を計算します：
Args: file_path: 分析対象の CSV ファイルへの絶対パスまたは相対パス 例: "/path/to/data.csv" または "data.csv" Returns: 統計情報と洞察を含むフォーマット済みのテキストレポート ファイルが読み込めない場合または空の場合はエラーメッセージを返します Example: >>> await analyze_csv("/Users/username/data.csv") # フォーマット済みの統計レポートを返します |
| get_csv_summaryA | CSV ファイルの JSON 形式でのクイックサマリーを取得します。 このツールは CSV ファイルの構造と基本情報の簡潔なサマリーを提供します。 プログラマティックな処理に有用です。 Args: file_path: CSV ファイルへの絶対パスまたは相対パス Returns: 以下の情報を含む JSON 文字列: - rows: 行数 - columns: 列数 - column_names: 列名のリスト - column_types: 列名とデータ型の辞書 - numeric_columns: 数値列の列名リスト - total_missing_values: 欠損値の数 Example: >>> await get_csv_summary("/Users/username/data.csv") # JSON サマリーを返します |
Prompts
Interactive templates invoked by user choice
| Name | Description |
|---|---|
No prompts | |
Resources
Contextual data attached and managed by the client
| Name | Description |
|---|---|
No resources | |
TDQS
Scored across 2 tools
Both tools operate on the same CSV file and return overlapping information such as row count, column names, column types, and missing values. get_csv_summary is essentially a subset of analyze_csv, so an agent could easily select the wrong one despite the output format difference.
Both tool names follow a consistent verb_noun snake_case pattern: analyze_csv and get_csv_summary. The naming style is uniform and predictable.
Two tools is borderline for a CSV analyzer server. The count is not extreme, but the tools are highly redundant, which makes the set feel thin and not fully justified.
The core CSV analysis need is covered through basic statistics and a JSON summary. Minor gaps exist, such as no raw data preview or per-column analysis controls, but agents can work around these for typical summary tasks.