Kylin Offline MCP ECharts
An MCP server for generating offline charts using Apache ECharts SVG SSR and rsvg-convert, optimized for Kylin ARM64 with 64KB page size.
README
Kylin Offline MCP ECharts
离线图表 MCP 服务,面向 Kylin ARM64 + 64KB PAGE_SIZE。它使用 Apache ECharts 的纯 JS SVG SSR 能力,再调用系统 rsvg-convert 生成 PNG,不走 @napi-rs/canvas / canvas PNG 渲染路径。
渲染链路
MCP SSE tool call
-> ECharts option
-> echarts.init(null, theme, { renderer: "svg", ssr: true, width, height })
-> chart.renderToSVGString()
-> rsvg-convert --zoom 2 -f png -o chart.png chart.svg
-> /charts/chart_xxx.png
-> JSON text with chartUrl/imageFile/imageFormat/size
本机 Docker 测试
docker build -t kylin-offline-mcp-echarts:local .
docker run --rm -p 7003:7003 -v "$PWD/charts:/app/charts" kylin-offline-mcp-echarts:local
curl http://127.0.0.1:7003/health
SSE 地址:
http://127.0.0.1:7003/sse
同一端口提供:
/sse
/messages
/health
/charts
测试用例
工具:generate_bar_chart
{
"data": "[{\"category\": \"类兴邦\", \"value\": 9.70}, {\"category\": \"肖棋元\", \"value\": 8.52}, {\"category\": \"刘晶晶\", \"value\": 7.37}, {\"category\": \"庄宇飞\", \"value\": 6.97}, {\"category\": \"张兆乾\", \"value\": 6.41}, {\"category\": \"彭子瑞\", \"value\": 5.01}]",
"title": "报销金额排名前六名人员",
"axisXTitle": "人员姓名",
"axisYTitle": "报销金额(万元)"
}
data 既支持数组,也支持上面这种 JSON 字符串。
成功返回文本内容类似:
{
"status": "success",
"chartUrl": "/charts/generate_bar_chart_1780000000000_abcd1234ef.png",
"imageFile": "/app/charts/generate_bar_chart_1780000000000_abcd1234ef.png",
"imageFormat": "png",
"size": {
"width": 800,
"height": 600,
"bytes": 30000,
"zoom": 2
}
}
Kylin ARM64 Release tar
GitHub Actions 工作流:
.github/workflows/release-kylin-arm64.yml
.github/workflows/release-kylin-arm64-page64k.yml
release-kylin-arm64.yml 使用 GitHub 托管 ubuntu-24.04-arm runner 生成 linux/arm64 tar。GitHub 官方文档列出的 ARM64 runner label 包括 ubuntu-24.04-arm,但托管 runner 不能指定 64K page-size 内核。
release-kylin-arm64-page64k.yml 用 [self-hosted, Linux, ARM64, page64k],会先检查:
test "$(uname -m)" = "aarch64"
test "$(getconf PAGE_SIZE)" = "65536"
面向 Kylin ARM64 + 64KB PAGE_SIZE 的最终发布,推荐使用 self-hosted 64K runner workflow。
Kylin 打包默认参考 54dabang/gpt-vis-mcp 的 Kylin 基础镜像:
ARG KYLIN_BASE_IMAGE=macrosan/kylin:v10-sp3-2403
FROM ${KYLIN_BASE_IMAGE}
GitHub Actions 的 kylin_base_image 输入可以覆盖为 kylin-server-arm64:v10。无论使用哪个 Kylin/vendor 基础镜像,都必须先通过 yum 安装 nodejs、npm、gcc、gcc-c++、make、pkgconfig、cairo-devel、libjpeg-turbo-devel、libpng-devel、pango-devel、giflib-devel、librsvg2-devel、librsvg2-tools 等系统依赖,再执行 npm ci。
手动运行时输入 tag,例如 v0.1.0。成功后 Release asset 名称:
kylin-offline-mcp-echarts-v0.1.0-linux-arm64.tar.gz
下载链接模板:
https://github.com/<owner>/<repo>/releases/download/v0.1.0/kylin-offline-mcp-echarts-v0.1.0-linux-arm64.tar.gz
https://gh.llkk.cc/https://github.com/<owner>/<repo>/releases/download/v0.1.0/kylin-offline-mcp-echarts-v0.1.0-linux-arm64.tar.gz
64K 自托管 runner 产物模板:
https://github.com/<owner>/<repo>/releases/download/v0.1.0-page64k/kylin-offline-mcp-echarts-v0.1.0-page64k-linux-arm64-page64k.tar.gz
https://gh.llkk.cc/https://github.com/<owner>/<repo>/releases/download/v0.1.0-page64k/kylin-offline-mcp-echarts-v0.1.0-page64k-linux-arm64-page64k.tar.gz
目标机加载:
docker load -i kylin-offline-mcp-echarts-v0.1.0-linux-arm64.tar.gz
docker image inspect kylin-offline-mcp-echarts:v0.1.0-arm64 --format '{{.Os}}/{{.Architecture}}'
docker run -d --name kylin-offline-mcp-echarts -p 7003:7003 -v "$PWD/charts:/app/charts" kylin-offline-mcp-echarts:v0.1.0-arm64
64KB 页面大小最终仍建议在真实 Kylin ARM64 目标机上确认:
getconf PAGE_SIZE
docker exec kylin-offline-mcp-echarts rsvg-convert --version
curl http://127.0.0.1:7003/health
关键约束
本项目没有运行时依赖 mcp-echarts npm 包,因为 mcp-echarts@0.7.1 直接依赖 @napi-rs/canvas。这里保留兼容的工具定义和 ECharts option 生成方式,但渲染路径完全替换为 SVG SSR + 系统 rsvg-convert。
Dockerfile.kylin 仍设置 64K 链接和 npm 源码编译约束:
ENV LDFLAGS="-Wl,-z,max-page-size=65536"
ENV npm_config_build_from_source=true
ENV npm_config_canvas_build_from_source=true
当前业务路径不调用 canvas,这两个环境变量是为了防止未来依赖变化时误拉 4KB page-size 预编译原生包。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。