Skip to main content
Glama

◈ Datyra MCP — Посредник контекста ИИ

Автор: 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

Интеллектуальный оркестратор + реальный универсальный MCP Server, который понимает естественный язык и автоматически маршрутизирует: Python · R · SQL · Spark · Jupyter · Power BI · Tableau — совместим с любой ИИ, говорящей на MCP.

version python mcp style license


1. Что это?

CLI-посредник + HTML MOD + MCP Server, который анализирует любой файл в Recursos/ без кода. Вы говорите:

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

Для людей → CLI. Для ИИ → MCP tools (Claude, Devin, Codex, opencode, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, ChatGPT и любая другая с MCP — открытый протокол).


Related MCP server: mix_server

2. MCP Server — 10 инструментов (универсальный)

mcp_server.py (FastMCP, stdio + http) предоставляет полный цикл 1-6 — универсален для любой ИИ:

Инструмент

Описание

Пример

analyze_data

Естественный язык → правильный движок

анализируй кибербезопасность

list_datasets

Инвентаризация Recursos/

run_statistics

Pearson/Spearman/Shapiro/IQR

корреляция сумма vs score

train_model

RF регрессия/классификация + KMeans

предскажи должника

generate_dashboard

4 PNG MOD 180dpi + HTML

дашборд горнодобыча

batch_process

Все CSV пакетно

все пакетно

profile_data

Предпросмотр + describe

finanzas_masivo.csv

query_sql

SQL по sqlite/duckdb

SELECT region, SUM(ingreso)...

get_tool_status

Доступные движки

author_info

Информация Nakano-04 / Mercenary Company

Универсальные преимущества (любая ИИ с MCP):

  • Devin: прямой анализ, отчёты в workflow, логи/метрики автоматически

  • Claude: сложная статистика, дашборды, массовый Spark

  • Codex/opencode/Cursor/Windsurf/Copilot: предложения по паттернам, автодополнение, генерация DS-кода

  • Gemini/ChatGPT/другие: тот же mcp.json — стандартный протокол, без привязки к вендору

Универсальная конфигурация

Любая ИИ с MCP — Claude Desktop, opencode, Cursor, Windsurf, VS Code, Windsurf, Copilot, Gemini CLI и т.д. (%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"]
    }
  }
}

См. прилагаемые mcp.json и .opencode.json.example.

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

Дополнительно: profile_data + query_sql + get_tool_status как дополнительные функции.


3. Визуальная демонстрация

Demo GIF

CLI с Rich: таблицы cyan/magenta, панели, спиннер dots12. HTML-отчёт MOD salida/informe_*.html: градиентный заголовок #0a0e14→#1a1033, неоновые бейджи, галерея base64. Графики MOD visual_motor.py: KDE-гистограмма, горизонтальные столбцы, аннотированная тепловая карта, временной ряд — 180dpi, seaborn, фон #151a23, неоновая палитра.


4. Архитектура

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

Классификация nucleo.py:22 по ключевым словам + ORDEN_PRECEDENCIA: ml > big_data > sql > jupyter > visual > estadistica > r > python.


5. Установка

5.1 Требования

Python 3.10+ + pip

5.2 Базовая установка (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 Установка с opencode (MCP)

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

Настройка MCP — создайте opencode.json в вашем проекте или глобально ~/.config/opencode/opencode.jsonc:

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

См. прилагаемые .opencode.json.example и mcp.json. Затем:

opencode mcp list  # debe salir ✓ datyra-mcp connected

Только для сессии: создайте opencode.json только в C:\ruta\proyecto\opencode.json и удалите его по завершении.


6. Использование

6.1 Прямой 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 С opencode (живой 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"

Поток MCP: opencode → datyra-mcp → nucleo.clasificar() → MOTOR_POR_CLAVE → visual_motor MOD → salida/informe_*.html Затем откройте salida/informe_*.html в Edge/Chrome (--app без вкладок) и salida/*.png 180dpi.

6.3 Инструменты MCP (из любой ИИ)

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

7. Включенные массовые наборы данных (тест)

Набор данных

Строк

Файл

Горнодобыча

15k

Recursos/mineria_masivo.csv

Кибербезопасность

20k

Recursos/ciberseguridad_masivo.csv

Финансы

20k

Recursos/finanzas_masivo.csv

Продажи

25

Recursos/ventas_ejemplo.csv

Поддерживаемые форматы: csv/tsv/csv.gz, xlsx/xls, json, parquet, db/sqlite/duckdb, ipynb, pbix, twb/twbx, r/rds, sql, pkl. Приоритет csv>excel>parquet>json или сопоставление по имени.


8. Движки

Python (1-6): дубликаты, % пропусков, IQR, skew, train_test_split, RF 150 MAE/RMSE/R2/CV, KMeans k=3/4/5, Pearson/Spearman/Shapiro. Visual MOD: KDE, горизонтальные столбцы, тепловая карта, временной ряд. R: dplyr, summary, cor, shapiro, kmeans. SQL/Spark/Jupyter/PBI/Tableau: определяют бинарный или fallback.

9. Выходные данные salida/

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

10. Наука о данных 1-6 (без сквозного)

Этап

Покрыто

1 Определение

Автоматическая классификация

2 Сбор

Инвентаризация мультиформата

3 Очистка

дубликаты, пропуски, IQR, datetime

4 EDA

describe+skew+cor+4 графика MOD

5 Моделирование

RF+KMeans+Pearson/Spearman/Shapiro

6 Оценка

метрики, train/test, HTML

Без сквозного блока (управление/этика) по запросу.

11. Дорожная карта

  • CLI Rich + HTML MOD + 180dpi

  • Очистка IQR + оценка ML + KMeans + Shapiro

  • Batch + MCP Server 10 инструментов

  • Демо GIF 35s живой opencode + документация

  • Streamlit drag&drop

  • ARIMA/Prophet

12. Автор

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. Лицензия

Apache 2.0 — см. LICENSE.

Сделано с pandas · seaborn · rich · jinja2 · mcp в стиле MOD dark — Datyra MCP by Nakano-04.

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
1Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI-powered business intelligence and data analysis using pandas and LLM code generation. Supports automated data processing, statistical analysis, and visualization creation through natural language interactions.
    15
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI assistants to interact with local CSV and Parquet data files through natural language queries, facilitating tasks like summarizing datasets or retrieving specific information.
    5

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • The statistical analyst in your AI chat — validated, citable, re-runnable analysis of your data.

  • Connect your AI assistants to Keboola and expose your data, transformations, SQL queries, ...

  • The grounded data layer for any LLM: governed SQL, metrics, lineage and catalog over your data.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Nakano-04/Datyra-MCP'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server