◈ Datyra MCP — AI 上下文中介器

作者：Nakano-04 — Mercenary Company “Mercenario del rojo” · 软件工程师（网络安全 · AI · 系统 · ERP）· 构建安全工具、AI 系统、ERP 模块与研究 · ✉️ nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04

智能编排器 + 真正的通用 MCP 服务器，能理解自然语言并自动路由：Python · R · SQL · Spark · Jupyter · Power BI · Tableau — 兼容所有支持 MCP 的 AI。

1. 它是什么？

CLI 中介器 + HTML MOD + MCP 服务器，无需代码即可分析 Recursos/ 中的任何文件。你只需说：

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

面向人类 → CLI。面向 AI → MCP 工具（Claude、Devin、Codex、opencode、Cursor、Windsurf、Copilot、Gemini、ChatGPT 以及任何支持 MCP 的其他工具 — 开放协议）。

Related MCP server: mix_server

2. MCP 服务器 — 10 个工具（通用）

mcp_server.py（FastMCP，stdio + http）暴露完整的 1-6 周期 — 对所有 AI 通用：

通用优势（任何支持 MCP 的 AI）：

• Devin： 直接分析、工作流报告、自动日志/指标

• Claude： 复杂统计、仪表盘、大规模 Spark

• Codex/opencode/Cursor/Windsurf/Copilot： 基于模式的建议、自动补全、生成 DS 代码

• Gemini/ChatGPT/其他： 相同的 mcp.json — 标准协议，无供应商锁定

通用配置

任何支持 MCP 的 AI — Claude Desktop、opencode、Cursor、Windsurf、VS Code、Windsurf、Copilot、Gemini CLI 等（%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"]
    }
  }
}

参见随附的 mcp.json 和 .opencode.json.example。

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

额外：profile_data + query_sql + get_tool_status 作为附加功能。

3. 视觉演示

带 Rich 的 CLI： 青色/品红色表格、面板、dots12 加载动画。 HTML MOD 报告 salida/informe_*.html：渐变页眉 #0a0e14→#1a1033、霓虹徽章、base64 图库。 MOD 图表 visual_motor.py：KDE 直方图、水平条形图、带注释的热力图、时间序列 — 180dpi、seaborn、背景 #151a23、霓虹调色板。

4. 架构

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

通过关键词 + ORDEN_PRECEDENCIA 在 nucleo.py:22 进行分类：ml > big_data > sql > jupyter > visual > estadistica > r > python。

5. 安装

5.1 要求

Python 3.10+ + pip

5.2 基础安装（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 使用 opencode 安装（MCP）

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

配置 MCP — 在你的项目中创建 opencode.json，或全局 ~/.config/opencode/opencode.jsonc：

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

参见随附的 .opencode.json.example 和 mcp.json。然后：

opencode mcp list  # debe salir ✓ datyra-mcp connected

仅限会话：只在 C:\ruta\proyecto\opencode.json 创建 opencode.json，完成后删除。

6. 使用

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 使用 opencode（实时 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 流程： opencode → datyra-mcp → nucleo.clasificar() → MOTOR_POR_CLAVE → visual_motor MOD → salida/informe_*.html 然后在 Edge/Chrome 中打开 salida/informe_*.html（--app 无标签页）和 salida/*.png 180dpi。

6.3 MCP 工具（来自任何 AI）

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

7. 包含的大规模数据集（测试）

支持的格式：csv/tsv/csv.gz, xlsx/xls, json, parquet, db/sqlite/duckdb, ipynb, pbix, twb/twbx, r/rds, sql, pkl。优先级 csv>excel>parquet>json 或按名称匹配。

8. 引擎

Python（1-6）： 重复项、空值百分比、IQR、skew、train_test_split、RF 150 MAE/RMSE/R2/CV、KMeans k=3/4/5、Pearson/Spearman/Shapiro。 视觉 MOD： KDE、水平条形图、热力图、时间序列。 R： dplyr、summary、cor、shapiro、kmeans。SQL/Spark/Jupyter/PBI/Tableau： 检测二进制或回退。

9. 输出 salida/

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

10. 数据科学 1-6（无横向）

应要求不包含横向模块（治理/伦理）。

11. 路线图

• CLI Rich + HTML MOD + 180dpi

• IQR 清洗 + ML 评估 + KMeans + Shapiro

• 批量 + MCP 服务器 10 个工具

• 35 秒实时 opencode 演示 GIF + 文档

• Streamlit 拖放

• ARIMA/Prophet

12. 作者

Nakano-04 — Mercenary Company “Mercenario del rojo” 软件工程师（网络安全 · AI · 系统 · ERP） 构建安全工具、AI 系统、ERP 模块与研究 📧 nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04

13. 许可证

Apache 2.0 — 参见 LICENSE。

使用 pandas · seaborn · rich · jinja2 · mcp 以 MOD 深色风格制作 — Datyra MCP by Nakano-04。