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cwprep-mcp

by aidatacooper
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Python
Hybrid

cwprep - Text-to-PrepFlow 引擎

cwprep 是一个基于 Python 的引擎，支持 Text-to-PrepFlow（文本转 Prep 流）生成。

通过对 .tfl JSON 结构进行逆向工程并提供内置的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，cwprep 充当了 LLM（如 Claude、Gemini）与 Tableau Prep 之间的桥梁。现在，你无需打开 GUI，只需通过自然语言对话或 Python 脚本即可生成、修改和构建数据清洗流！

作者： Cooper Wenhua imgwho@gmail.com

安装

pip install cwprep

Related MCP server: cwtwb

快速开始

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)

默认情况下，SDK 和 MCP 都只输出最终的 .tfl/.tflx 归档文件。仅当你明确需要展开的文件夹以进行检查时，才使用 save_to_folder()。

功能特性

功能

方法

描述

数据库连接

add_connection()

连接到 MySQL/PostgreSQL/SQL Server

文件连接

add_file_connection()

连接到 Excel (.xlsx/.xls) 或 CSV 文件

SQL 输入

add_input_sql()

自定义 SQL 查询输入

表输入

add_input_table()

直接表连接

Excel 输入

add_input_excel()

从 Excel 工作表读取

CSV 输入

add_input_csv()

从 CSV 文件读取

CSV 合并

add_input_csv_union()

合并多个 CSV 文件

连接 (Join)

add_join()

左/右/内/全连接（单列或多列）

合并 (Union)

add_union()

合并多个表

筛选

add_filter()

基于表达式的筛选

值筛选

add_value_filter()

按值保留/排除

仅保留

add_keep_only()

选择列

删除列

add_remove_columns()

删除列

重命名

add_rename()

重命名列

计算

add_calculation()

Tableau 公式字段

快速计算

add_quick_calc()

快速清洗（小写/大写/修剪/移除）

更改类型

add_change_type()

更改列数据类型

复制列

add_duplicate_column()

复制列

聚合

add_aggregate()

带 SUM/AVG/COUNT 的 GROUP BY

行转列

add_pivot()

行转列

列转行

add_unpivot()

列转行

输出

add_output_server()

发布到 Tableau Server

TFLX 打包

build(is_packaged=True)

生成包含嵌入数据文件的 .tflx

SQL 转换

SQLTranslator

将 TFL 流转换为等效的 ANSI SQL

示例

查看 examples/ 目录获取完整演示：

  • demo_basic.py - 输入、连接、输出

  • demo_cleaning.py - 筛选、计算、重命名

  • demo_field_operations.py - 快速计算、更改类型、复制列

  • demo_aggregation.py - 合并、聚合、行转列

  • demo_comprehensive.py - 所有功能组合

  • prompts.md - 8 个即用型 MCP 提示词模板，用于 AI 驱动的流生成

MCP 服务器

cwprep 包含一个内置的 Model Context Protocol 服务器，使 AI 客户端（Claude Desktop、Cursor、Gemini CLI 等）能够直接生成 TFL 文件。

前置要求

方法

要求

uvx (推荐)

安装 uv — 它会在隔离环境中自动下载 cwprep

pip install

Python ≥ 3.8 + pip install cwprep

快速开始

# Local (stdio)
cwprep-mcp

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

[!TIP] 升级？ 如果你之前使用过旧版本的 uvx，请清除缓存以获取最新版本：

uv cache clean cwprep

客户端配置

以下所有客户端均使用 uvx 方法（推荐）。如果你更喜欢本地 pip install，请将 uvx 替换为 cwprep-mcp。

编辑配置文件：

  • 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"]
    }
  }
}

设置 → MCP → 添加新的 MCP 服务器，或编辑 ~/.cursor/mcp.json：

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

在项目根目录创建 .vscode/mcp.json：

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

编辑 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json：

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

编辑 ~/.gemini/settings.json：

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

编辑 ~/.continue/config.yaml：

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

启动服务器：

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

然后使用端点配置你的客户端：http://your-server-ip:8000/mcp

可用的 MCP 功能

类型

名称

描述

🔧 工具

generate_tfl

从流定义生成 .tfl/.tflx 文件

🔧 工具

translate_to_sql

将流定义或 .tfl 文件转换为 ANSI SQL

🔧 工具

list_supported_operations

列出所有支持的节点类型

🔧 工具

validate_flow_definition

在生成前验证流定义

📖 资源

cwprep://docs/api-reference

SDK API 参考

📖 资源

cwprep://docs/calculation-syntax

Tableau Prep 计算语法

📖 资源

cwprep://docs/best-practices

常见陷阱和流设计规则

💬 提示词

design_data_flow

交互式流设计助手

💬 提示词

explain_tfl_structure

TFL 文件结构说明

AI 技能支持

本项目包含一个专门的 AI 技能，供 Claude 或 Gemini 等助手使用，以帮助你构建流。

  • 位置: .agents/skills/tfl-generator/

  • 功能: 带有回退 SDK 使用指南的 MCP 服务器索引。详细的 API 和语法参考通过 src/cwprep/references/ 中的 MCP 资源提供。

目录结构

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

配置

创建 config.yaml 以设置默认配置：

# 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

更新日志

查看 changelog.md 获取版本历史。

许可证

AGPL-3.0 许可证

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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