Datyra MCP
◈ Datyra MCP — AI 컨텍스트 중재자
저자: Nakano-04 — Mercenary Company "Mercenario del rojo" · 소프트웨어 엔지니어 (사이버보안 · AI · 시스템 · ERP) · 보안 도구, AI 시스템, ERP 모듈 및 연구 개발 · ✉️ nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04
자연어를 이해하고 자동으로 라우팅하는 지능형 오케스트레이터 + 실제 범용 MCP 서버: Python · R · SQL · Spark · Jupyter · Power BI · Tableau — MCP를 지원하는 모든 AI와 호환.
1. 무엇인가요?
Recursos/의 모든 파일을 코드 없이 분석하는 CLI + HTML MOD + MCP 서버 중재자입니다. 당신이 말하면:
"analiza las ventas"
"genera dashboard con gráficos"
"predice moroso con machine learning"
"haz analisis estadistico correlacion"사람에게는 → CLI. AI에게는 → MCP 도구 (Claude, Devin, Codex, opencode, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, ChatGPT 및 MCP를 지원하는 모든 AI — 개방형 프로토콜).
Related MCP server: mix_server
2. MCP 서버 — 10가지 도구 (범용)
mcp_server.py (FastMCP, stdio + http)는 1-6 전체 사이클을 노출합니다 — 모든 AI에 범용:
도구 | 설명 | 예시 |
| 자연어 → 올바른 엔진 |
|
|
| — |
| Pearson/Spearman/Shapiro/IQR |
|
| RF 회귀/분류 + KMeans |
|
| 4개 PNG MOD 180dpi + HTML |
|
| 모든 CSV 일괄 처리 |
|
| 미리보기 + describe |
|
| sqlite/duckdb에 대한 SQL |
|
| 사용 가능한 엔진 | — |
| Nakano-04 / Mercenary Company 정보 | — |
범용 이점 (MCP를 지원하는 모든 AI):
Devin: 직접 분석, 워크플로우 내 보고서, 자동 로그/메트릭
Claude: 복잡한 통계, 대시보드, 대규모 Spark
Codex/opencode/Cursor/Windsurf/Copilot: 패턴 기반 제안, 자동 완성, DS 코드 생성
Gemini/ChatGPT/기타: 동일한
mcp.json— 표준 프로토콜, 벤더 종속 없음
범용 구성
MCP를 지원하는 모든 AI — Claude Desktop, opencode, Cursor, Windsurf, VS Code, Windsurf, Copilot, Gemini CLI 등 (%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"]
}
}
}포함된 mcp.json 및 .opencode.json.example 참조.
py mcp_server.py # stdio (Claude/opencode)
py -m mcp dev mcp_server.py # inspector추가: profile_data + query_sql + get_tool_status 플러스 기능.
3. 시각적 데모

Rich 기반 CLI: cyan/magenta 테이블, 패널, dots12 스피너.
HTML MOD 보고서 salida/informe_*.html: 그라데이션 헤더 #0a0e14→#1a1033, 네온 배지, base64 갤러리.
MOD 차트 visual_motor.py: KDE 히스토그램, 가로 막대, 주석 히트맵, 시계열 — 180dpi, seaborn, 배경 #151a23, 네온 팔레트.
4. 아키텍처
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_MODnucleo.py:22의 키워드 기반 분류 + ORDEN_PRECEDENCIA: ml > big_data > sql > jupyter > visual > estadistica > r > python.
5. 설치
5.1 요구 사항
Python 3.10+ + pip
5.2 기본 설치 (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 rapidorequirements.txt: pandas, openpyxl, matplotlib, seaborn, scipy, scikit-learn, rich, jinja2, mcp, anyio, httpx, uvicorn, starlette
5.3 opencode로 설치 (MCP)
npm install -g opencode-ai@latest
opencode --version # verificar 1.18.22+MCP 구성 — 프로젝트에 opencode.json을 만들거나 전역 ~/.config/opencode/opencode.jsonc에 생성:
{
"mcp": {
"datyra-mcp": {
"type": "local",
"command": ["py", "C:/ruta/a/Mediador-Analisis-de-Datos/mcp_server.py"],
"enabled": true
}
}
}포함된 .opencode.json.example 및 mcp.json 참조. 그런 다음:
opencode mcp list # debe salir ✓ datyra-mcp connected세션 전용:
C:\ruta\proyecto\opencode.json에만opencode.json을 만들고 완료 후 삭제하세요.
6. 사용법
6.1 직접 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 verbose6.2 opencode 사용 (라이브 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 흐름: opencode → datyra-mcp → nucleo.clasificar() → MOTOR_POR_CLAVE → visual_motor MOD → salida/informe_*.html
그런 다음 Edge/Chrome에서 salida/informe_*.html을 열고 (--app 탭 없이) salida/*.png 180dpi를 확인하세요.
6.3 MCP 도구 (모든 AI에서)
analyze_data, list_datasets, run_statistics, train_model, generate_dashboard, batch_process, profile_data, query_sql, get_tool_status, author_info
7. 포함된 대용량 데이터셋 (테스트)
데이터셋 | 행 수 | 파일 |
광업 | 15k |
|
사이버보안 | 20k |
|
금융 | 20k |
|
판매 | 25 |
|
지원 형식: csv/tsv/csv.gz, xlsx/xls, json, parquet, db/sqlite/duckdb, ipynb, pbix, twb/twbx, r/rds, sql, pkl. 우선순위 csv>excel>parquet>json 또는 이름 매칭.
8. 엔진
Python (1-6): 중복, null %, IQR, skew, train_test_split, RF 150 MAE/RMSE/R2/CV, KMeans k=3/4/5, Pearson/Spearman/Shapiro.
Visual MOD: KDE, 가로 막대, 히트맵, 시계열.
R: dplyr, summary, cor, shapiro, kmeans. SQL/Spark/Jupyter/PBI/Tableau: 바이너리 감지 또는 폴백.
9. 출력 salida/
analisis_*.py, graficos_*.py, *.png (180dpi), informe_*.txt, informe_*.html (다크, base64)
10. 데이터 과학 1-6 (횡단 제외)
단계 | 포함 범위 |
1 정의 | 자동 분류 |
2 수집 | 다중 형식 인벤토리 |
3 정제 | 중복, null, IQR, datetime |
4 EDA | describe+skew+cor+4개 MOD 차트 |
5 모델링 | RF+KMeans+Pearson/Spearman/Shapiro |
6 평가 | 메트릭, train/test, HTML |
요청에 따라 횡단 블록(거버넌스/윤리) 제외.
11. 로드맵
Rich CLI + HTML MOD + 180dpi
IQR 정제 + 평가된 ML + KMeans + Shapiro
배치 + MCP 서버 10개 도구
라이브 opencode 35초 데모 GIF + 문서
Streamlit 드래그 앤 드롭
ARIMA/Prophet
12. 저자
Nakano-04 — Mercenary Company "Mercenario del rojo" 소프트웨어 엔지니어 (사이버보안 · AI · 시스템 · ERP) 보안 도구, AI 시스템, ERP 모듈 및 연구 개발 📧 nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04
13. 라이선스
Apache 2.0 — LICENSE 참조.
pandas · seaborn · rich · jinja2 · mcp로 MOD 다크 스타일로 제작 — Nakano-04의 Datyra MCP.
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