Python Portfolio — Servidor MCP de Análisis de Datos

Un proyecto de portafolio de demostración autocontenido, creado para mostrar habilidades en Python relevantes para un puesto de análisis de datos / desarrollo asistido por IA.

Es un servidor MCP (Model Context Protocol) funcional que expone herramientas de análisis de datos: cargar un CSV, calcular estadísticas resumidas, filtrar filas, clasificar columnas, calcular correlaciones. Un asistente de IA (o cualquier cliente MCP) puede utilizarlo a través del protocolo estándar.

¿Por qué un servidor MCP? Este es un tipo de software real, con forma de producción: conecta agentes de IA con herramientas y datos. Construyo servidores MCP y agentes de IA como parte de mi trabajo diario, y este proyecto demuestra esas habilidades exactas de manera limpia y autocontenida.

Características

• load_csv — ingiere un conjunto de datos CSV y devuelve su esquema inferido

• list_datasets — muestra todos los conjuntos de datos registrados

• summary — estadísticas de pandas describe()

• filter_rows — filtra por una columna numérica (>, <, >=, …)

• top_rows — las N filas principales según una columna numérica

• correlation — correlación de Pearson entre dos columnas

Un conjunto de datos de demostración incorporado (campaigns) permite que funcione inmediatamente sin configuración.

Related MCP server: DataBeak

Inicio rápido

# install deps + dev tools
uv sync --dev

# run tests (13 tests covering all tools)
uv run pytest -q

# run as an MCP server over stdio (used by MCP clients)
uv run portfolio_data_mcp.py

# run over SSE for local HTTP testing
uv run portfolio_data_mcp.py --transport sse --port 8765

Probar con la CLI de mcp

# register the server so an MCP client can connect
uv run mcp install portfolio_data_mcp.py --name "portfolio-data"

Ejemplo

echo 'channel,spend,conversions
social,3500,210
search,4200,330
display,3800,95
email,1100,180' | uv run python -c "
import asyncio, portfolio_data_mcp as m
asyncio.run(m.main())  # starts stdio server
"

Luego, desde un cliente MCP:

tools: load_csv(name="x", csv_text=...)   -> schema
       summary(name="x")                  -> statistics
       top_rows(name="x", column="spend", n=3)

Estructura del proyecto

python-portfolio/
├── portfolio_data_mcp.py   # the MCP server (tools + logic)
├── tests/
│   └── test_portfolio_mcp.py   # 13 passing tests
├── pyproject.toml
└── README.md

Tecnología

Python · SDK de MCP (mcp) · pandas · pytest · sugerencias de tipo · uv

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