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◈ Datyra MCP — AIコンテキストメディエーター

著者: Nakano-04 — Mercenary Company “Mercenario del rojo” · ソフトウェアエンジニア(サイバーセキュリティ · AI · システム · ERP) · セキュリティツール、AIシステム、ERPモジュールの構築と研究 · ✉️ nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04

インテリジェントオーケストレーター + 真のユニバーサルMCP Server。自然言語を理解し、自動的にルーティング:Python · R · SQL · Spark · Jupyter · Power BI · Tableau — MCPを話すあらゆるAIと互換。

version python mcp style license


1. これは何か?

CLI + HTML MOD + MCP Server メディエーターで、Recursos/ 内のあらゆるファイルをコードなしで分析します。あなたが言うだけで:

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

人間向け → CLI。AI向け → MCPツール(Claude、Devin、Codex、opencode、Cursor、Windsurf、Copilot、Gemini、ChatGPT、その他MCP対応のすべてのAI — オープンプロトコル)。


Related MCP server: mix_server

2. MCP Server — 10ツール(ユニバーサル)

mcp_server.py(FastMCP、stdio + http)は完全なサイクル1-6を公開 — あらゆるAIに対応するユニバーサル:

ツール

説明

例

analyze_data

自然言語 → 正しいエンジン

analiza ciberseguridad

list_datasets

Recursos/ のインベントリ

—

run_statistics

Pearson/Spearman/Shapiro/IQR

correlacion monto vs score

train_model

RF回帰/分類 + KMeans

predice moroso

generate_dashboard

MOD 180dpiのPNG 4枚 + HTML

dashboard mineria

batch_process

全CSVをバッチ処理

todos batch

profile_data

プレビュー + describe

finanzas_masivo.csv

query_sql

sqlite/duckdb上のSQL

SELECT region, SUM(ingreso)...

get_tool_status

利用可能なエンジン

—

author_info

Nakano-04 / Mercenary Company の情報

—

ユニバーサルな利点(MCP対応のあらゆるAI):

  • Devin: 直接分析、ワークフロー内レポート、自動ログ/メトリクス

  • Claude: 複雑な統計、ダッシュボード、大規模Spark

  • Codex/opencode/Cursor/Windsurf/Copilot: パターンによる提案、オートコンプリート、DSコード生成

  • Gemini/ChatGPT/その他: 同じ mcp.json — 標準プロトコル、ベンダーロックインなし

ユニバーサル設定

MCP対応のあらゆるAI — Claude Desktop、opencode、Cursor、Windsurf、VS Code、Windsurf、Copilot、Gemini CLIなど(%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"]
    }
  }
}

同梱の mcp.json と .opencode.json.example を参照。

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

追加:profile_data + query_sql + get_tool_status をプラス機能として提供。


3. ビジュアルデモ

Demo GIF

Rich搭載CLI: シアン/マゼンタのテーブル、パネル、スピナー dots12。 HTML MODレポート salida/informe_*.html:グラデーションヘッダー #0a0e14→#1a1033、ネオンバッジ、base64ギャラリー。 MODグラフ visual_motor.py:KDEヒストグラム、水平バー、注釈付きヒートマップ、時系列 — 180dpi、seaborn、背景 #151a23、ネオンパレット。


4. アーキテクチャ

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

キーワードによる分類 nucleo.py:22 + ORDEN_PRECEDENCIA:ml > big_data > sql > jupyter > visual > estadistica > r > python。


5. インストール

5.1 要件

Python 3.10+ + pip

5.2 基本インストール(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 opencodeでのインストール(MCP)

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

MCPの設定 — プロジェクト内またはグローバル ~/.config/opencode/opencode.jsonc に opencode.json を作成:

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

同梱の .opencode.json.example と mcp.json を参照。その後:

opencode mcp list  # debe salir ✓ datyra-mcp connected

セッション限定:C:\ruta\proyecto\opencode.json にのみ opencode.json を作成し、終了後に削除。


6. 使用方法

6.1 直接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 opencodeで使用(ライブ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フロー: opencode → datyra-mcp → nucleo.clasificar() → MOTOR_POR_CLAVE → visual_motor MOD → salida/informe_*.html その後、Edge/Chromeで salida/informe_*.html を開き(タブなし --app)、salida/*.png を180dpiで確認。

6.3 MCPツール(あらゆるAIから)

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

7. 同梱の大規模データセット(テスト用)

データセット

行数

ファイル

鉱業

15k

Recursos/mineria_masivo.csv

サイバーセキュリティ

20k

Recursos/ciberseguridad_masivo.csv

金融

20k

Recursos/finanzas_masivo.csv

販売

25

Recursos/ventas_ejemplo.csv

対応フォーマット:csv/tsv/csv.gz, xlsx/xls, json, parquet, db/sqlite/duckdb, ipynb, pbix, twb/twbx, r/rds, sql, pkl。優先順位 csv>excel>parquet>json または名前によるマッチング。


8. エンジン

Python(1-6): 重複、欠損%、IQR、skew、train_test_split、RF 150 MAE/RMSE/R2/CV、KMeans k=3/4/5、Pearson/Spearman/Shapiro。 Visual MOD: KDE、水平バー、ヒートマップ、時系列。 R: dplyr、summary、cor、shapiro、kmeans。SQL/Spark/Jupyter/PBI/Tableau: バイナリを検出またはフォールバック。

9. 出力 salida/

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

10. データサイエンス 1-6(横断的機能なし)

段階

対応内容

1 定義

自動分類

2 収集

マルチフォーマットのインベントリ

3 クリーニング

重複、欠損、IQR、datetime

4 EDA

describe+skew+cor+MODグラフ4枚

5 モデリング

RF+KMeans+Pearson/Spearman/Shapiro

6 評価

メトリクス、train/test、HTML

要望により横断的ブロック(ガバナンス/倫理)なし。

11. ロードマップ

  • CLI Rich + HTML MOD + 180dpi

  • IQRクリーニング + ML評価 + KMeans + Shapiro

  • バッチ + MCP Server 10ツール

  • ライブopencodeのデモGIF 35秒 + ドキュメント

  • Streamlit drag&drop

  • ARIMA/Prophet

12. 著者

Nakano-04 — Mercenary Company “Mercenario del rojo” ソフトウェアエンジニア(サイバーセキュリティ · AI · システム · ERP) セキュリティツール、AIシステム、ERPモジュールの構築と研究 📧 nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04

13. ライセンス

Apache 2.0 — LICENSE を参照。

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