{
  "ai-mcp-chart-vis": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "github:yanbober/ai-mcp-chart-vis"]
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "ai-mcp-chart-vis": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:yanbober/ai-mcp-chart-vis"]
    }
  }
}

{
  "cline.mcp.mcpServers": {
    "ai-mcp-chart-vis": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:yanbober/ai-mcp-chart-vis"]
    }
  }
}

{
  "ai-mcp-chart-vis": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "github:yanbober/ai-mcp-chart-vis"],
    "env": {
      "VIS_PORT":       "8889",
      "VIS_OUTPUT_DIR": "D:/我的图表",
      "VIS_CLEANUP":    "true"
    }
  }
}

{
  "ai-mcp-chart-vis": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "github:yanbober/ai-mcp-chart-vis"],
    "env": { "VIS_PORT": "8889" }
  }
}

AI 客户端（Cursor / Claude Desktop）
    │  stdio — MCP 协议
    ▼
start-mcp.js                         ← 本包入口
    ├── 启动 vis-server.js            ← 私有渲染服务（:8888）
    │       └── @antv/gpt-vis-ssr    ← 将图表规格渲染为 PNG
    │               └── 图片保存到 VIS_OUTPUT_DIR
    └── 启动 @antv/mcp-server-chart（stdio 模式）
            └── 向 AI 暴露 26 个图表工具

会话结束时：
    ├── VIS_CLEANUP=true → 删除本次会话产生的所有图片
    └── 自动关闭渲染服务

"args": ["-y", "github:yanbober/ai-mcp-chart-vis#v1.0.0"]

npx --force github:yanbober/ai-mcp-chart-vis --version

git clone https://github.com/yanbober/ai-mcp-chart-vis.git
cd ai-mcp-chart-vis
npm install

# 仅启动渲染服务
npm run vis:start

# 启动完整链路（渲染服务 + MCP stdio）
npm start

洞察一下这个用户反馈 xlsx，分端帮忙通过你认为最合适的图表呈现下，同时将洞察结果图文生成 md 格式报告，要简单明了，不要长篇大论。
注意：生成的 md 中图表等图片直接同 md 文件一起放到当前项目的 result 目录，md 文件中引用图片使用本地引用。