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Portfolio Data Analytics MCP Server

Python Portfolio — Data Analytics MCP Server

데이터 분석 / AI 지원 개발 역할에 적합한 Python 기술을 보여주기 위해 구축된 독립형 데모 포트폴리오 프로젝트입니다.

이는 데이터 분석 도구(CSV 로드, 요약 통계 계산, 행 필터링, 열 순위 매기기, 상관관계 계산)를 노출하는 작동하는 MCP (Model Context Protocol) 서버입니다. AI 어시스턴트(또는 모든 MCP 클라이언트)가 표준 프로토콜을 통해 이를 구동할 수 있습니다.

왜 MCP 서버인가? 이것은 실제 제품 형태의 소프트웨어입니다. AI 에이전트를 도구와 데이터에 연결합니다. 저는 일상 업무의 일부로 MCP 서버와 AI 에이전트를 구축하며, 이 프로젝트는 깔끔하고 독립적인 방식으로 그 정확한 기술을 보여줍니다.

기능

  • load_csv — CSV 데이터셋을 읽어 들이고 추론된 스키마를 반환합니다.

  • list_datasets — 등록된 모든 데이터셋을 표시합니다.

  • summary — pandas describe() 통계

  • filter_rows — 숫자 열을 기준으로 필터링 (>, <, >=, …)

  • top_rows — 숫자 열 기준 상위 N개 행

  • correlation — 두 열 간의 피어슨 상관계수

내장 데모 데이터셋(campaigns)이 있어 별도 설정 없이 즉시 실행할 수 있습니다.

Related MCP server: DataBeak

빠른 시작

# 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

mcp CLI로 테스트하기

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

예제

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
"

그런 다음 MCP 클라이언트에서:

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

프로젝트 구조

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

사용 기술

Python · MCP SDK (mcp) · pandas · pytest · 타입 힌트 · uv


© Volodymyr — Vienna, Austria. 구직 포트폴리오의 일부입니다.

Install Server
F
license - not found
B
quality
C
maintenance

Maintenance

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