InsightFlow

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InsightFlow - 一个实时的分析仪表盘服务器,采用 MCP (消息控制协议) 架构,并集成了诸如 Claude 或 Cursor 等 AI 服务。该解决方案能够实现具有自然语言查询功能的实时数据分析。

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InsightFlow

InsightFlow 是一个先进的分析平台,它结合了实时数据处理和使用模型上下文协议 (MCP) 的 AI 驱动的洞察力。它与 Claude AI 无缝集成,可实现智能数据分析和决策支持。

🚀 功能

  • MCP 集成: 完全支持模型上下文协议,从而实现高级 AI 功能
  • 实时分析: 实时处理和分析数据流
  • AI 驱动的洞察力: 利用 Claude AI 进行智能数据解释
  • 灵活的数据处理: 支持多种数据源和格式
  • RESTful & WebSocket APIs: 全面的 API 支持,满足各种集成需求

🛠️ 技术栈

  • 后端: Python 3.9+, FastAPI
  • AI 集成: Anthropic Claude API
  • 数据处理: Pandas, NumPy
  • 数据库: SQLAlchemy (支持多种数据库)
  • API: REST + WebSocket
  • 协议: 模型上下文协议 (MCP)

📋 前提条件

  • Python 3.9 或更高版本
  • Anthropic API 密钥
  • Redis (用于缓存和消息队列)

🔧 安装

  1. 克隆存储库:
git clone https://github.com/yourusername/insightflow.git
cd insightflow
  1. 创建并激活虚拟环境:
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上: venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
  1. 配置环境:
cp config/config.example.yaml config/config.yaml
# 使用您的设置编辑 config.yaml
  1. 设置环境变量:
cp .env.example .env
# 使用您的凭据编辑 .env

🚀 快速开始

本地运行

  1. 启动服务器:
python app/main.py
  1. 访问 API 文档:
http://localhost:8000/docs

📚 API 文档

REST API 端点

  • GET /tools - 列出可用的 MCP 工具
  • POST /tool/{tool_name} - 执行特定工具
  • WS /ws - 用于实时通信的 WebSocket 端点

MCP 工具

  1. 数据分析

    • 使用可配置的指标分析数据集
    • 生成统计洞察
    • 支持时间序列分析
  2. 查询数据

    • 灵活的数据查询功能
    • 过滤和聚合数据
    • 以多种格式导出结果
  3. 生成洞察

    • AI 驱动的数据解释
    • 趋势识别
    • 异常检测

🔧 配置

可以通过 config.yaml 或环境变量配置系统:

server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000
  debug: false

mcp:
  enabled: true
  websocket_path: "/ws"
  max_connections: 100

ai:
  model_name: "claude-2"
  temperature: 0.7
  max_tokens: 2000

🔍 开发

项目结构

insightflow/
├── app/
│   ├── main.py           # 应用程序入口点
│   ├── config.py         # 配置管理
│   ├── core/             # 核心 MCP 和服务器逻辑
│   ├── data/             # 数据处理模块
│   ├── analytics/        # 分析引擎
│   ├── ai/               # AI 集成
│   ├── api/              # API 端点
│   └── models/           # 数据模型
└── requirements.txt      # Python 依赖项

运行测试

pytest tests/

贡献

  1. Fork 存储库
  2. 创建您的功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 打开一个 Pull Request

📄 许可证

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。

🤝 支持

如需支持和问题,请在 GitHub 存储库中打开一个 issue 或联系维护人员。

🙏 鸣谢

  • Anthropic 提供的 Claude AI 集成
  • 模型上下文协议社区
  • InsightFlow 的所有贡献者和用户

用 ❤️ 由 Ilias RAFIK 制作 ;

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