◈ Datyra MCP — KI-Kontextvermittler

Autor: Nakano-04 — Mercenary Company “Mercenario del rojo” · Software Engineer (Cybersecurity · AI · Systems · ERP) · Building security tools, AI systems, ERP modules & research · ✉️ nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04

Intelligenter Orchestrator + echter universeller MCP-Server, der natürliche Sprache versteht und automatisch weiterleitet: Python · R · SQL · Spark · Jupyter · Power BI · Tableau — kompatibel mit jeder KI, die MCP spricht.

1. Was ist das?

CLI-Vermittler + HTML MOD + MCP-Server, der jede Datei in Recursos/ ohne Code analysiert. Du sagst:

"analiza las ventas"
"genera dashboard con gráficos"
"predice moroso con machine learning"
"haz analisis estadistico correlacion"

Für Menschen → CLI. Für KIs → MCP-Tools (Claude, Devin, Codex, opencode, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, ChatGPT und jede andere mit MCP — offenes Protokoll).

Related MCP server: mix_server

2. MCP-Server — 10 Tools (universal)

mcp_server.py (FastMCP, stdio + http) stellt den vollständigen Zyklus 1-6 bereit — universell für jede KI:

Universelle Vorteile (jede KI mit MCP):

• Devin: direkte Analyse, Berichte im Workflow, automatische Logs/Metriken

• Claude: komplexe Statistiken, Dashboards, massives Spark

• Codex/opencode/Cursor/Windsurf/Copilot: musterbasierte Vorschläge, Autovervollständigung, generiert DS-Code

• Gemini/ChatGPT/andere: gleiche mcp.json — Standardprotokoll, kein Vendor-Lock-in

Universelle Konfiguration

Jede KI mit MCP — Claude Desktop, opencode, Cursor, Windsurf, VS Code, Windsurf, Copilot, Gemini CLI, etc. (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json / mcp.json / .cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "datyra-mcp": {
      "command": "py",
      "args": ["C:/ruta/a/Mediador-Analisis-de-Datos/mcp_server.py"]
    }
  }
}

Siehe enthaltene mcp.json und .opencode.json.example.

py mcp_server.py              # stdio (Claude/opencode)
py -m mcp dev mcp_server.py   # inspector

Extra: profile_data + query_sql + get_tool_status als Plus-Funktionen.

3. Visuelle Demo

CLI mit Rich: Cyan/Magenta-Tabellen, Panels, Spinner dots12. HTML-MOD-Bericht salida/informe_*.html: Gradient-Header #0a0e14→#1a1033, Neon-Badges, Base64-Galerie. MOD-Diagramme visual_motor.py: KDE-Histogramm, horizontale Balken, annotierte Heatmap, Zeitreihe — 180dpi, seaborn, Hintergrund #151a23, Neon-Palette.

4. Architektur

mediador_ia.py → mediador/nucleo.py → clasificar() → MOTOR_POR_CLAVE → motor.ejecutar() → informe.py → HTML+TXT
mcp_server.py  →  FastMCP 9 tools  →  nucleo/contexto  (mismo core)

motores/: python_motor (1-6), r_motor, sql_motor, spark_motor, jupyter_motor, visual_motor MOD
contexto.py: rglob Recursos/, tipos, filas
herramientas.py: detección binarios
estilos.py: PALETA_MOD, CSS_MOD

Klassifizierung nucleo.py:22 nach Keywords + ORDEN_PRECEDENCIA: ml > big_data > sql > jupyter > visual > estadistica > r > python.

5. Installation

5.1 Voraussetzungen

Python 3.10+ + pip

5.2 Basisinstallation (CLI)

cd Mediador-Analisis-de-Datos
py -m venv .venv; .venv\Scripts\activate  # Windows
# Linux/Mac: python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-extra.txt  # opcional: jupyter/pyspark
py mediador_ia.py -t; py mediador_ia.py -l
py mediador_ia.py "analiza las ventas"  # test rapido

requirements.txt: pandas, openpyxl, matplotlib, seaborn, scipy, scikit-learn, rich, jinja2, mcp, anyio, httpx, uvicorn, starlette

5.3 Installation mit opencode (MCP)

npm install -g opencode-ai@latest
opencode --version  # verificar 1.18.22+

MCP konfigurieren — erstelle opencode.json in deinem Projekt oder global ~/.config/opencode/opencode.jsonc:

{
  "mcp": {
    "datyra-mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["py", "C:/ruta/a/Mediador-Analisis-de-Datos/mcp_server.py"],
      "enabled": true
    }
  }
}

Siehe enthaltene .opencode.json.example und mcp.json. Danach:

opencode mcp list  # debe salir ✓ datyra-mcp connected

Nur für die Sitzung: erstelle opencode.json nur in C:\ruta\proyecto\opencode.json und lösche es nach Abschluss.

6. Verwendung

6.1 Direkte CLI

py mediador_ia.py "analiza las ventas"
py mediador_ia.py "genera dashboard de mineria con graficos"
py mediador_ia.py "predice moroso con machine learning en finanzas"
py mediador_ia.py "analisis estadistico correlacion"
py mediador_ia.py "analiza todos batch"  # batch todos los CSVs
py mediador_ia.py                        # REPL: -l, -t, !cmd, salir
# flags: -l lista datasets, -t test motores, -o salida/, -v verbose

6.2 Mit opencode (Live-MCP)

opencode                          # abre TUI
# dentro de opencode escribe:
"analiza finanzas_masivo 20k filas: limpia IQR/nulos, EDA skew+Pearson, RF150 moroso, dashboard 4 graficos"
# o headless:
opencode run "analiza ventas con dashboard 4 graficos"

MCP-Fluss: opencode → datyra-mcp → nucleo.clasificar() → MOTOR_POR_CLAVE → visual_motor MOD → salida/informe_*.html Öffne dann salida/informe_*.html in Edge/Chrome (--app ohne Tabs) und salida/*.png mit 180dpi.

6.3 MCP-Tools (von jeder KI)

analyze_data, list_datasets, run_statistics, train_model, generate_dashboard, batch_process, profile_data, query_sql, get_tool_status, author_info

7. Enthaltene Massendatensätze (Test)

Unterstützte Formate: csv/tsv/csv.gz, xlsx/xls, json, parquet, db/sqlite/duckdb, ipynb, pbix, twb/twbx, r/rds, sql, pkl. Priorität csv>excel>parquet>json oder Namensabgleich.

8. Motoren

Python (1-6): Duplikate, Nullwerte %, IQR, skew, train_test_split, RF 150 MAE/RMSE/R2/CV, KMeans k=3/4/5, Pearson/Spearman/Shapiro. Visual MOD: KDE, horizontale Balken, Heatmap, Zeitreihe. R: dplyr, summary, cor, shapiro, kmeans. SQL/Spark/Jupyter/PBI/Tableau: erkennen Binärdateien oder Fallback.

9. Ausgabe salida/

analisis_*.py, graficos_*.py, *.png (180dpi), informe_*.txt, informe_*.html (dark, base64)

10. Datenwissenschaft 1-6 (ohne Querschnitt)

Ohne Querschnittsblock (Governance/Ethik) auf Anfrage.

11. Roadmap

• CLI Rich + HTML MOD + 180dpi

• IQR-Bereinigung + bewertetes ML + KMeans + Shapiro

• Batch + MCP-Server mit 10 Tools

• Live-Demo-GIF 35s opencode + Doku

• Streamlit drag&drop

• ARIMA/Prophet

12. Autor

Nakano-04 — Mercenary Company “Mercenario del rojo” Software Engineer (Cybersecurity · AI · Systems · ERP) Building security tools, AI systems, ERP modules & research 📧 nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04

13. Lizenz

Apache 2.0 — siehe LICENSE.

Erstellt mit pandas · seaborn · rich · jinja2 · mcp im MOD-Dark-Stil — Datyra MCP by Nakano-04.