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ahutosh173

Feature Engineering MCP Server

by ahutosh173
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Python
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特征工程 MCP 服务器

一个 MCP（模型上下文协议）服务器，将现有的 ahutosh173/automated-feature-engineering LangGraph 代理作为可复用工具暴露出来。

原始代理接收一个 CSV、欺诈/作案手法目标、模式元数据、 ID 列和标签列，然后：

  1. 分析建模目标，

  2. 提出候选特征，

  3. 生成 pandas 特征工程代码，

  4. 执行该代码，以及

  5. 写入一个 Excel 特征文件。

本项目在该工作流之上增加了 MCP 接口。

架构

                 MCP Host / LLM Client
                         |
                         | MCP
                         v
              +-----------------------+
              | Feature Engineering   |
              | MCP Server            |
              +-----------+-----------+
                          |
              +-----------+-----------+
              |                       |
              v                       v
       Dataset profiling      Existing LangGraph
                              Feature Engineering Agent
                                      |
                       +--------------+--------------+
                       |              |              |
                    Analyze MO   Propose features  Generate code
                                                       |
                                                       v
                                                Execute features
                                                       |
                                                       v
                                                 Excel output

Related MCP server: skillsmcp

MCP 工具

工具

用途

profile_dataset

在运行代理之前检查 CSV

run_feature_engineering

运行完整的现有 LangGraph 代理

get_feature_engineering_plan

运行代理并返回其分析、候选特征和生成的代码

health_check

验证服务器配置

重要的设计决策

MCP 层不会替换现有代理。

它是现有代理之上的一个适配器，以便兼容 MCP 的主机可以 将特征工程工作流作为工具来发现和调用。

原始仓库位于：

https://github.com/ahutosh173/automated-feature-engineering

1. 前置条件

  • Python 3.10+

  • Git

  • 可访问原始特征工程代理仓库

  • 原始代理所需的 LLM 配置

MCP Python SDK 目前需要 Python 3.10+。

2. 克隆两个仓库

推荐的目录布局：

projects/
├── automated-feature-engineering/
└── feature-engineering-mcp/

克隆原始仓库：

git clone https://github.com/ahutosh173/automated-feature-engineering.git

克隆本仓库：

git clone <YOUR-MCP-REPO-URL>

3. 创建虚拟环境

从本仓库开始：

python -m venv .venv

Windows：

.venv\Scripts\activate

Linux/macOS：

source .venv/bin/activate

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

安装原始代理的依赖：

pip install -r ../automated-feature-engineering/requirements.txt

4. 配置原始代理

原始仓库目前需要自己的 .env 配置， 包括 HF_TOKEN。

按照其 README 中的描述准确配置该仓库。

不要提交 API 密钥或令牌。

5. 配置此 MCP 服务器

复制：

cp .env.example .env

Windows PowerShell：

Copy-Item .env.example .env

设置：

FEATURE_ENGINEERING_REPO=../automated-feature-engineering

如果这两个仓库在其他位置，请使用绝对路径。

示例：

FEATURE_ENGINEERING_REPO=C:/projects/automated-feature-engineering

6. 运行 MCP 服务器

用于本地 stdio 使用：

python server.py

该进程将等待 MCP 客户端通过 stdin/stdout 连接。

用于 MCP Inspector 开发：

mcp dev server.py

官方 MCP Python SDK 提供 Inspector 开发工作流，并支持直接从类型化的 Python 函数定义工具。

7. 无需外部 MCP 主机进行测试

运行：

pytest -q

测试使用 MCP Python 客户端的内存连接，因此测试 MCP 工具定义，而无需启动子进程。

示例：分析数据集

MCP 客户端可以调用：

{
  "name": "profile_dataset",
  "arguments": {
    "csv_path": "../automated-feature-engineering/data/train.csv"
  }
}

示例响应：

{
  "success": true,
  "rows": 10000,
  "columns": 25,
  "columns_info": [
    {
      "name": "amount",
      "dtype": "float64",
      "missing": 0,
      "missing_pct": 0.0,
      "unique": 9000
    }
  ]
}

示例：运行代理

{
  "name": "run_feature_engineering",
  "arguments": {
    "csv_path": "../automated-feature-engineering/data/train.csv",
    "mo_name": "Fraud Detection",
    "mo_description": "Identify fraudulent transactions based on account behavior",
    "data_schema": [
      {
        "name": "txn_id",
        "dtype": "object",
        "description": "Transaction ID"
      },
      {
        "name": "amount",
        "dtype": "float64",
        "description": "Transaction amount"
      }
    ],
    "id_column": "txn_id",
    "label_column": "fraud"
  }
}

为什么在这里使用 MCP 很有用

没有 MCP 时，特征工程工作流主要是一个 Python 应用程序。

有了 MCP，兼容 MCP 的主机可以发现特征工程工具，并决定何时调用它们。

例如：

User:
"Analyze my fraud dataset and create account-level features."

LLM:
  -> profile_dataset
  -> run_feature_engineering
  -> inspect result
  -> explain generated features

安全说明

原始代理使用 LLM 生成 Python 代码，并使用 exec() 执行该代码。如果不受信任的模型输出或不受信任的 用户能够访问服务器，这是一项高风险操作。

对于生产环境：

  • 在隔离的容器中运行代理，

  • 使用受限的文件系统，

  • 验证生成的代码，

  • 限制导入，

  • 限制输入/输出路径，

  • 使用资源与 CPU/时间限制，

  • 不要暴露任意的文件系统访问，

  • 在远程部署之前添加认证/授权。

本仓库有意不声称现有的生成代码执行是生产安全的。

建议的后续升级

  1. 添加特征评估工具。

  2. 添加模型性能比较。

  3. 添加特征血缘元数据。

  4. 在生成代码执行之前添加审批/审查。

  5. 添加 Streamable HTTP 部署。

  6. 添加认证。

  7. 添加 LangGraph 检查点/会话 ID，而不是原始工作流使用的固定线程 ID。

This server cannot be installed

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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