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cwprep-mcp

by aidatacooper
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Python
Hybrid

cwprep - Text-to-PrepFlow エンジン

cwprep は、Text-to-PrepFlow 生成を可能にする Python ベースのエンジンです。

.tfl JSON 構造をリバースエンジニアリングし、組み込みの MCP (Model Context Protocol) サーバーを提供することで、cwprep は LLM (Claude、Gemini など) と Tableau Prep の間の架け橋として機能します。GUI を開くことなく、自然言語での会話や Python スクリプトを通じて、データクリーニングフローの生成、変更、構築が可能になりました！

作成者: Cooper Wenhua imgwho@gmail.com

インストール

pip install cwprep

Related MCP server: cwtwb

クイックスタート

from cwprep import TFLBuilder, TFLPackager

# Create builder
builder = TFLBuilder(flow_name="My Flow")

# Add database connection
conn_id = builder.add_connection(
    host="localhost",
    username="root",
    dbname="mydb"
)

# Add input tables
orders = builder.add_input_table("orders", "orders", conn_id)
customers = builder.add_input_table("customers", "customers", conn_id)

# Join tables
joined = builder.add_join(
    name="Orders + Customers",
    left_id=orders,
    right_id=customers,
    left_col="customer_id",
    right_col="customer_id",
    join_type="left"
)

# Add output
builder.add_output_server("Output", joined, "My_Datasource")

# Build and save
flow, display, meta = builder.build()
TFLPackager.save_tfl("./my_flow.tfl", flow, display, meta)

デフォルトでは、SDK と MCP の両方が最終的な .tfl/.tflx アーカイブのみを出力します。検証のために展開されたフォルダーが必要な場合にのみ save_to_folder() を使用してください。

機能

機能

メソッド

説明

データベース接続

add_connection()

MySQL/PostgreSQL/SQL Server に接続

ファイル接続

add_file_connection()

Excel (.xlsx/.xls) または CSV ファイルに接続

SQL 入力

add_input_sql()

カスタム SQL クエリ入力

テーブル入力

add_input_table()

直接テーブル接続

Excel 入力

add_input_excel()

Excel ワークシートから読み込み

CSV 入力

add_input_csv()

CSV ファイルから読み込み

CSV ユニオン

add_input_csv_union()

複数の CSV ファイルを結合

結合 (Join)

add_join()

左/右/内部/完全結合 (単一または複数列)

ユニオン (Union)

add_union()

複数のテーブルを結合

フィルター

add_filter()

式ベースのフィルター

値フィルター

add_value_filter()

値による保持/除外

列の保持

add_keep_only()

列を選択

列の削除

add_remove_columns()

列を削除

名前変更

add_rename()

列名を変更

計算

add_calculation()

Tableau 計算フィールド

クイック計算

add_quick_calc()

クイッククリーン (小文字/大文字/トリム/削除)

型変更

add_change_type()

列のデータ型を変更

列の複製

add_duplicate_column()

列を複製 (コピー)

集計

add_aggregate()

SUM/AVG/COUNT を使用した GROUP BY

ピボット

add_pivot()

行を列に変換

アンピボット

add_unpivot()

列を行に変換

出力

add_output_server()

Tableau Server にパブリッシュ

TFLX パッケージ化

build(is_packaged=True)

データファイルを埋め込んだ .tflx を生成

SQL 変換

SQLTranslator

TFL フローを同等の ANSI SQL に変換

例

完全なデモについては examples/ ディレクトリを参照してください:

  • demo_basic.py - 入力、結合、出力

  • demo_cleaning.py - フィルター、計算、名前変更

  • demo_field_operations.py - クイック計算、型変更、列の複製

  • demo_aggregation.py - ユニオン、集計、ピボット

  • demo_comprehensive.py - すべての機能を組み合わせた例

  • prompts.md - AI 主導のフロー生成のためのすぐに使える 8 つの MCP プロンプトテンプレート

MCP サーバー

cwprep には組み込みの Model Context Protocol サーバーが含まれており、AI クライアント (Claude Desktop、Cursor、Gemini CLI など) が TFL ファイルを直接生成できるようになります。

前提条件

メソッド

要件

uvx (推奨)

uv をインストール — 分離された環境で cwprep を自動ダウンロードします

pip install

Python ≥ 3.8 + pip install cwprep

クイックスタート

# Local (stdio)
cwprep-mcp

# Remote (Streamable HTTP)
cwprep-mcp --transport streamable-http --port 8000

[!TIP] アップグレードする場合: 以前のバージョンの uvx を使用していた場合は、キャッシュをクリアして最新リリースを取得してください:

uv cache clean cwprep

クライアント設定

以下のすべてのクライアントは uvx メソッド (推奨) を使用します。ローカルの pip install を好む場合は uvx を cwprep-mcp に置き換えてください。

設定ファイルを編集:

  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "cwprep": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "cwprep", "cwprep-mcp"]
    }
  }
}

設定 → MCP → 新しい MCP サーバーを追加、または ~/.cursor/mcp.json を編集:

{
  "mcpServers": {
    "cwprep": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "cwprep", "cwprep-mcp"]
    }
  }
}

プロジェクトルートに .vscode/mcp.json を作成:

{
  "servers": {
    "cwprep": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "cwprep", "cwprep-mcp"]
    }
  }
}

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json を編集:

{
  "mcpServers": {
    "cwprep": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "cwprep", "cwprep-mcp"]
    }
  }
}
claude mcp add cwprep -- uvx --from "cwprep" cwprep-mcp

~/.gemini/settings.json を編集:

{
  "mcpServers": {
    "cwprep": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "cwprep", "cwprep-mcp"]
    }
  }
}

~/.continue/config.yaml を編集:

mcpServers:
  - name: cwprep
    command: uvx
    args:
      - --from
      - cwprep
      - cwprep-mcp

サーバーを起動:

cwprep-mcp --transport streamable-http --port 8000

次に、クライアントをエンドポイント http://your-server-ip:8000/mcp で設定します。

利用可能な MCP 機能

タイプ

名前

説明

🔧 ツール

generate_tfl

フロー定義から .tfl/.tflx ファイルを生成

🔧 ツール

translate_to_sql

フロー定義または .tfl ファイルを ANSI SQL に変換

🔧 ツール

list_supported_operations

サポートされているすべてのノードタイプを一覧表示

🔧 ツール

validate_flow_definition

生成前にフロー定義を検証

📖 リソース

cwprep://docs/api-reference

SDK API リファレンス

📖 リソース

cwprep://docs/calculation-syntax

Tableau Prep 計算構文

📖 リソース

cwprep://docs/best-practices

一般的な落とし穴とフロー設計ルール

💬 プロンプト

design_data_flow

インタラクティブなフロー設計アシスタント

💬 プロンプト

explain_tfl_structure

TFL ファイル構造の説明

AI スキルサポート

このプロジェクトには、Claude や Gemini などのアシスタントがフローを構築するのを支援するための専門的な AI スキルが含まれています。

  • 場所: .agents/skills/tfl-generator/

  • 機能: フォールバック SDK 使用ガイド付きの MCP サーバーインデックス。詳細な API および構文リファレンスは、src/cwprep/references/ から MCP リソース経由で提供されます。

ディレクトリ構造

cwprep/
├── .agents/skills/      # AI Agent skills (MCP index)
├── src/cwprep/          # SDK source code
│   ├── builder.py       # TFLBuilder class
│   ├── packager.py      # TFLPackager class
│   ├── translator.py    # SQLTranslator class
│   ├── expression_translator.py  # ExpressionTranslator class
│   ├── config.py        # Configuration utilities
│   ├── mcp_server.py    # MCP Server (Tools, Resources, Prompts)
│   └── references/      # MCP Resource documents (.md)
├── examples/            # Demo scripts
├── docs/                # Documentation
└── tests/               # Unit tests

設定

デフォルト設定用に config.yaml を作成します:

# MySQL (default)
database:
  host: localhost
  port: 3306
  dbname: mydb
  type: mysql

# SQL Server (Windows Authentication)
# database:
#   host: localhost
#   type: sqlserver
#   authentication: sspi
#   schema: dbo

# PostgreSQL
# database:
#   host: localhost
#   port: 5432
#   dbname: mydb
#   type: postgres

tableau_server:
  url: http://your-server
  default_project: Default

変更履歴

バージョン履歴については changelog.md を参照してください。

ライセンス

AGPL-3.0 ライセンス

This server cannot be deployed

Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

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