Chart MCP Server
Generates 15 types of interactive charts including line, bar, pie, scatter, radar, treemap, and network graphs with AI-powered color schemes and high-resolution image export.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Chart MCP Servercreate a pie chart showing monthly sales data for Q1"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
图表MCP服务器
一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的图表生成服务器,提供15种不同类型的图表生成功能,支持AI智能配色和优雅设计。
复刻:https://www.modelscope.cn/mcp/servers/antvis/mcp-server-chart
功能特性
本服务器提供以下15种图表生成工具:
generate_area_chart - 生成面积图
generate_bar_chart - 生成柱状图(水平)
generate_column_chart - 生成柱状图(垂直)
generate_dual_axes_chart - 生成双轴图表
generate_fishbone_diagram - 生成鱼骨图(因果分析图)
generate_flow_diagram - 生成流程图
generate_histogram_chart - 生成直方图
generate_line_chart - 生成线图
generate_mind_map - 生成思维导图
generate_network_graph - 生成网络图
generate_pie_chart - 生成饼图
generate_radar_chart - 生成雷达图
generate_scatter_chart - 生成散点图
generate_treemap_chart - 生成树形图
generate_word_cloud_chart - 生成词云图
🎨 AI智能配色
自动配色: AI根据图表类型和数据上下文自动选择优雅配色方案
主题系统: 内置5种优雅配色主题(海洋蓝、日落、森林、紫色、珊瑚)
智能映射: 不同类型的数据自动匹配最适合的颜色主题
自定义支持: 可通过palette参数指定特定调色板
安装依赖
pip install -e .或使用 pip 安装依赖:
pip install fastmcp plotly pandas kaleido pillow wordcloud matplotlib numpy运行服务器
python src/main_optimized.py使用示例
折线图(AI自动配色)
data = [
{"date": "12-17", "temperature": 5},
{"date": "12-18", "temperature": 3},
{"date": "12-19", "temperature": 2}
]
result = generate_line_chart(
data=data,
x_field="date",
y_field="temperature",
title="温度变化趋势"
)柱状图(AI自动配色)
data = [
{"month": "1月", "sales": 120},
{"month": "2月", "sales": 98},
{"month": "3月", "sales": 145}
]
result = generate_column_chart(
data=data,
x_field="month",
y_field="sales",
title="月度销售额统计"
)饼图(AI自动配色)
data = [
{"category": "移动端", "value": 45},
{"category": "桌面端", "value": 30},
{"category": "平板", "value": 15}
]
result = generate_pie_chart(
data=data,
label_field="category",
value_field="value",
title="市场份额分布"
)双轴图(AI自动配色)
data = [
{"month": "1月", "revenue": 120, "users": 1000},
{"month": "2月", "revenue": 150, "users": 1200},
{"month": "3月", "revenue": 180, "users": 1500}
]
result = generate_dual_axes_chart(
data=data,
x_field="month",
y1_field="revenue",
y2_field="users",
title="收入与用户增长对比"
)输出说明
所有图表工具返回的结果格式如下:
{
"success": True, # 是否成功
"image_url": "http://127.0.0.1:8081/xxx.png", # 图像URL
"message": "生成成功" # 消息
}如果生成失败:
{
"success": False,
"error": "错误信息"
}图像访问
静态文件服务器: http://127.0.0.1:8081/
访问限制: 仅允许访问.png格式文件
安全提示: 访问非PNG文件将返回404错误
图像文件
所有生成的图像保存在
images/目录中文件名格式:
{chart_type}_YYYYMMDD_XXXXXXXX.png图像分辨率:1400x900,2倍缩放(高清晰度)
技术栈
FastMCP - MCP服务器框架
Plotly - 交互式图表库
Pandas - 数据处理
Matplotlib - 静态图表绘制
WordCloud - 词云生成
NetworkX - 网络图生成
Kaleido - 图像导出引擎
设计特性
优雅边框: 只显示左边和下边框,移除重复边框线
现代配色: 采用现代UI设计趋势的配色方案
响应式布局: 图表布局自适应不同数据量
高清晰度: 2倍缩放确保在各种设备上清晰显示
注意事项
确保已安装
kaleido库,用于将 Plotly 图表导出为图像首次运行可能需要安装系统字体(用于 Matplotlib)
图像文件会保存在
images/目录中,请确保有写入权限服务器启动后会同时启动图像静态文件服务器(端口8081)
许可证
MIT License
This server cannot be installed
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/qingfeng0512/chart-mcp-server'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server