Datyra MCP
◈ 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.
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 |
| Естественный язык → правильный движок |
|
| Инвентаризация | — |
| Pearson/Spearman/Shapiro/IQR |
|
| RF регрессия/классификация + KMeans |
|
| 4 PNG MOD 180dpi + HTML |
|
| Все CSV пакетно |
|
| Предпросмотр + describe |
|
| SQL по sqlite/duckdb |
|
| Доступные движки | — |
| 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 # inspectorДополнительно: profile_data + query_sql + get_tool_status как дополнительные функции.
3. Визуальная демонстрация

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_MODКлассификация 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 rapidorequirements.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 connectedТолько для сессии: создайте
opencode.jsonтолько вC:\ruta\proyecto\opencode.jsonи 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 verbose6.2 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 |
|
Кибербезопасность | 20k |
|
Финансы | 20k |
|
Продажи | 25 |
|
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.
This server cannot be installed
Maintenance
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
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables 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
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables 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
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceTransforms AI assistants into data analysts by enabling CSV and Google Sheets import, SQL querying, and instant insights through natural language.MIT
- AlicenseNot gradedqualityFmaintenanceEnables data engineers and BI professionals to perform data pipeline development, quality assurance, visualization, and API integration locally with AI assistance.5MIT
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.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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