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data-analysis-mcp

by BACH-AI-Tools
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Python
Hybrid

Data Analysis MCP (Python)

一个基于 Model Context Protocol 的数据分析服务器，使用 Python 开发，支持 SSE (Server-Sent Events) 传输模式。

功能特性

  • 📊 数据统计分析（均值、中位数、标准差等）

  • 📈 数据可视化（生成图表）

  • 🔍 数据探索（查看数据摘要、缺失值等）

  • 📉 趋势分析

  • 📋 支持 CSV、Excel、JSON 等格式

  • 🌐 基于 HTTP/SSE 的远程访问

  • 🚀 RESTful API 接口

Related MCP server: MCP Data Analyzer

技术栈

  • Python 3.8+

  • FastAPI - 现代化 Web 框架

  • SSE-Starlette - Server-Sent Events 支持

  • Uvicorn - ASGI 服务器

  • pandas - 数据分析

  • numpy - 数值计算

  • matplotlib - 数据可视化

  • seaborn - 统计图表

快速开始

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行服务器

方式 1: stdio 模式（用于 supergateway/Claude Desktop）

# 使用 uvx (推荐)
uvx bachai-data-analysis-mcp

# 或使用 pip 安装后运行
pip install bachai-data-analysis-mcp
bachai-data-analysis-mcp

stdio 模式通过标准输入输出进行通信，适合与 supergateway 或 Claude Desktop 集成。

方式 2: SSE 模式（独立 HTTP 服务器）

# 直接运行
python main.py

# 或使用命令
bachai-data-analysis-mcp-sse

服务器将在 http://localhost:8000 启动。

访问 API 文档

启动后访问：

API 端点

1. 根端点

GET http://localhost:8000/

返回服务器信息和可用端点

2. SSE 连接端点

GET http://localhost:8000/sse

建立 Server-Sent Events 连接，接收服务器推送的消息

3. 消息处理端点

POST http://localhost:8000/messages
Content-Type: application/json

发送 MCP JSON-RPC 请求

示例请求：

初始化

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "initialize",
  "params": {}
}

列出工具

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/list",
  "params": {}
}

调用工具

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "load_data",
    "arguments": {
      "filepath": "data.csv",
      "dataset_name": "my_data"
    }
  }
}

MCP 工具列表

1. load-data

加载数据文件

  • 支持 CSV、Excel、JSON 格式

2. describe-data

获取数据摘要统计

  • 行列数

  • 数据类型

  • 缺失值统计

  • 基本统计量

3. analyze-column

分析特定列的数据

  • 唯一值数量

  • 频率分布

  • 数值统计

4. correlation-analysis

相关性分析

  • 计算变量间相关系数

  • 生成相关性矩阵

5. list-datasets

列出已加载的数据集

  • 显示所有数据集

  • 查看数据集基本信息

使用示例

使用 curl 测试

1. 列出可用工具

curl -X POST http://localhost:8000/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list"
  }'

2. 加载数据

curl -X POST http://localhost:8000/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "load_data",
      "arguments": {
        "filepath": "data.csv",
        "dataset_name": "sales"
      }
    }
  }'

3. 获取数据描述

curl -X POST http://localhost:8000/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "describe_data",
      "arguments": {
        "dataset_name": "sales"
      }
    }
  }'

在 Claude Desktop 中配置

在 Claude Desktop 的配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "data-analysis": {
      "url": "http://localhost:8000/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

开发

启动开发服务器

python main.py

运行测试

pytest tests/

许可证

MIT

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • Excel Analyser MCP

    contactakagrawal
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables efficient reading, analyzing, and querying of Excel, CSV, and JSON files with support for chunked processing, column/field filtering, and streaming for large datasets. Supports multiple transport protocols (stdio, HTTP, SSE) for flexible integration.
    14 npm
    4
    ISC

  • mcp-pandas

    devantage
    A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    Enables data analysis on CSV/Excel files using pandas. Supports profiling, column interpretation, sandboxed code execution, and interactive chart generation.
    4
    1
    MIT