Portfolio Data Analytics MCP Server
Python Portfolio — データ分析 MCP サーバー
データ分析 / AI 支援開発の役割に関連する Python スキルを示すために構築された、自己完結型のデモポートフォリオプロジェクトです。
これは実用的な MCP(Model Context Protocol)サーバーです。データ分析ツール(CSV の読み込み、要約統計量の計算、行のフィルタリング、列のランク付け、相関関係の計算)を公開しています。AI アシスタント(または任意の MCP クライアント)は、標準プロトコルを介してこれを操作できます。
なぜ MCP サーバーなのか? これは実際のプロダクションで使われる本格的なソフトウェアです。AI エージェントをツールやデータに接続します。私は日常業務の一環として MCP サーバーと AI エージェントを構築しており、このプロジェクトはそれらの正確なスキルをクリーンで自己完結した形で示しています。
機能
load_csv— CSV データセットを読み込み、推論されたスキーマを返しますlist_datasets— 登録されているすべてのデータセットを表示しますsummary— pandas のdescribe()統計量を計算しますfilter_rows— 数値列でフィルタリングします(>,<,>=, …)top_rows— 数値列の上位 N 行を取得しますcorrelation— 2 つの列間のピアソン相関係数を計算します
組み込みのデモデータセット(campaigns)により、セットアップなしですぐに実行できます。
Related MCP server: DataBeak
クイックスタート
# 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 8765mcp CLI でテストする
# register the server so an MCP client can connect
uv run mcp install portfolio_data_mcp.py --name "portfolio-data"例
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
"次に、MCP クライアントから:
tools: load_csv(name="x", csv_text=...) -> schema
summary(name="x") -> statistics
top_rows(name="x", column="spend", n=3)プロジェクト構成
python-portfolio/
├── portfolio_data_mcp.py # the MCP server (tools + logic)
├── tests/
│ └── test_portfolio_mcp.py # 13 passing tests
├── pyproject.toml
└── README.md技術スタック
Python · MCP SDK (mcp) · pandas · pytest · 型ヒント · uv
© Volodymyr — ウィーン、オーストリア。就職活動ポートフォリオの一部です。
Maintenance
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