Make Charts With AI — MCP Server

Der Make Charts With AI-MCP-Server stellt KI-gestützte Diagrammempfehlungs- und Generierungsfunktionen als standardmäßige Model Context Protocol (MCP)-Tools für KI-Agenten bereit — Claude Desktop, Cursor, Antigravity, VS Code und weitere.

npm-Paket: makechartswithai

⚡ Schnellstart

1. API-Schlüssel erhalten

Besuchen Sie makechartswithai.online/mcp und generieren Sie einen kostenlosen anonymen API-Schlüssel (5 Tool-Aufrufe pro Schlüssel).

2. Zu Ihrem MCP-Client hinzufügen

Fügen Sie Folgendes zu Ihrer MCP-Client-Konfigurationsdatei (claude_desktop_config.json, mcp_config.json, usw.) hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "makechartswithai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "makechartswithai"],
      "env": {
        "MAKECHARTSWITHAI_API_KEY": "mcwai_ak_your_key_here",
        "MAKECHARTSWITHAI_BACKEND_URL": "https://makechartswithai.online"
      }
    }
  }
}

Das war's — Ihr KI-Agent kann jetzt Diagramme empfehlen und generieren.

🛠️ Verfügbare MCP-Tools

1. recommend_charts

Analysiert Rohdatensätze (JSON, CSV, Markdown-Tabellen oder natürlichsprachige Aufforderungen) und schlägt optimale Diagrammtypen mit Konfidenzwerten und Begründung vor.

Eingaben:

• dataset_json (string, optional): Rohes JSON-Datenarray oder Objektzeichenfolge.

• dataset_content (string, optional): CSV-, Markdown-Tabellen- oder Klartextdaten.

• user_intent (string, optional): Erklärung in natürlicher Sprache, was Sie visualisieren möchten.

• focus_columns (string[], optional): Zielspaltennamen, die priorisiert werden sollen.

2. generate_chart

Generiert eine produktionsreife Diagrammspezifikation und gibt die Ausgabe in dem von Ihnen gewählten Format (share_link, svg, png) zurück. Die Rendering-Engine (vegalite, echarts, chartjs) wird automatisch basierend auf den Fähigkeiten des Diagrammtyps bestimmt.

Eingaben:

• dataset_json (string, optional): Roher JSON-Datenstring.

• dataset_content (string, optional): Tabellarischer Datensatz (CSV, Markdown).

• user_intent (string, optional): Visualisierungsaufforderung in natürlicher Sprache.

• preferred_chart_type (string enum, optional): Einer von 46 unterstützten Diagrammtypen (Bar Chart, Grouped Bar Chart, Stacked Bar Chart, Line Chart, Scatter Plot, Pie Chart, Area Chart, Heatmap, Radar Chart, Sunburst Chart, Sankey Diagram, usw.).

• output_format (enum, optional: "share_link" | "svg" | "png", Standard: "share_link"):

  • "share_link": Gibt öffentliche Ansichts- und Bearbeitungs-URLs auf makechartswithai.online zurück.

  • "svg": Rendert und gibt eine Vektor-SVG-XML-Markup-Zeichenfolge zurück.

  • "png": Rendert und gibt eine hochauflösende PNG-Bildnutzlast zurück (image/png base64 + gespeichertes Dateiartefakt).

🔑 Umgebungsvariablen

Legacy-Aliasse: CHARTIT_API_KEY und CHARTIT_BACKEND_URL werden ebenfalls aus Gründen der Abwärtskompatibilität unterstützt.

📊 Unterstützte Diagrammtypen (46)

Area Chart, Bar Chart, Bar Table, Boxplot, Bubble Chart, Bullet Chart, Bump Chart, Calendar Heatmap, Candlestick Chart, Choropleth, Combo Chart, Connected Scatter Plot, Density Plot, Doughnut Chart, ECDF Plot, Funnel Chart, Gantt Chart, Gauge Chart, Grouped Bar Chart, Heatmap, Histogram, KPI Card, Line Chart, Lollipop Chart, Map, Network Graph, Parallel Coordinates, Pie Chart, Pyramid Chart, Radar Chart, Range Area Chart, Ranged Dot Plot, Regression, Rose Chart, Sankey Diagram, Scatter Plot, Slope Chart, Sparkline, Stacked Bar Chart, Streamgraph, Strip Plot, Sunburst Chart, Tree, Treemap, Violin Plot, Waterfall Chart.

🔗 Links

• 🌐 App: makechartswithai.online

• 🔑 API-Schlüssel: makechartswithai.online/mcp

• 📦 npm: npmjs.com/package/makechartswithai

• 🐙 GitHub: github.com/vickytr44/makechartswithai-mcp