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：

1. generate_area_chart - 生成面积图
2. generate_bar_chart - 生成柱状图（水平）
3. generate_column_chart - 生成柱状图（垂直）
4. generate_dual_axes_chart - 生成双轴图表
5. generate_fishbone_diagram - 生成鱼骨图（因果分析图）
6. generate_flow_diagram - 生成流程图
7. generate_histogram_chart - 生成直方图
8. generate_line_chart - 生成线图
9. generate_mind_map - 生成思维导图
10. generate_network_graph - 生成网络图
11. generate_pie_chart - 生成饼图
12. generate_radar_chart - 生成雷达图
13. generate_scatter_chart - 生成散点图
14. generate_treemap_chart - 生成树形图
15. 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

1. 确保已安装 kaleido 库，用于将 Plotly 图表导出为图像
2. 首次运行可能需要安装系统字体（用于 Matplotlib）
3. 图像文件会保存在 images/ 目录中，请确保有写入权限
4. 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