MCP Server for Data Exploration
镜子 (jìng zi)
MCP-Mirror
README
用于数据探索的 MCP 服务器
MCP 服务器是一个多功能的工具,专为交互式数据探索而设计。
您个人的数据科学家助手,将复杂的数据集转化为清晰、可操作的见解。
🚀 试用
-
下载 Claude Desktop
- 在这里获取
-
安装和设置
- 在 macOS 上,在您的终端中运行以下命令:
python setup.py
-
加载模板和工具
- 服务器运行后,等待提示模板和工具在 Claude Desktop 中加载。
-
开始探索
- 从 MCP 中选择 explore-data 提示模板
- 通过提供所需的输入开始您的对话:
csv_path
: CSV 文件的本地路径topic
: 探索的主题(例如,“纽约的天气模式”或“加州的房价”)
示例
这些是如何使用 MCP 服务器在没有任何人工干预的情况下探索数据的示例。
案例 1:加州房地产挂牌价格
- Kaggle 数据集:美国房地产数据集
- 大小:2,226,382 条记录 (178.9 MB)
- 主题:加州的房价趋势
案例 2:伦敦的天气
- Kaggle 数据集:2M+ 英国每日天气历史
- 大小:2,836,186 条记录 (169.3 MB)
- 主题:伦敦的天气
- 报告:查看报告
- 图表:
-
伦敦气温趋势 <img width="1622" alt="Screenshot 2024-12-09 at 12 48 56 AM" src="https://github.com/user-attachments/assets/9e70fe97-8af7-4221-b1e7-00197c88bb47">
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按季节划分的温度-湿度关系 <img width="1623" alt="Screenshot 2024-12-09 at 12 47 54 AM" src="https://github.com/user-attachments/assets/f4ac60a8-30e3-4b10-b296-ba412c2922fa">
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按季节划分的风向模式 <img width="1622" alt="Screenshot 2024-12-09 at 12 47 00 AM" src="https://github.com/user-attachments/assets/2db01054-f948-4d2e-ba39-8de8fa59f83d">
-
📦 组件
提示
- explore-data: 专为数据探索任务定制
工具
-
load-csv
- 功能:将 CSV 文件加载到 DataFrame 中
- 参数:
csv_path
(字符串,必需):CSV 文件的路径df_name
(字符串,可选):DataFrame 的名称。如果未提供,则默认为 df_1、df_2 等
-
run-script
- 功能:执行 Python 脚本
- 参数:
script
(字符串,必需):要执行的脚本
⚙️ 修改服务器
Claude Desktop 配置
- macOS:
~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
开发(未发布的服务器)
"mcpServers": {
"mcp-server-ds": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/username/src/mcp-server-ds",
"run",
"mcp-server-ds"
]
}
}
已发布的服务器
"mcpServers": {
"mcp-server-ds": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-ds"
]
}
}
🛠️ 开发
构建和发布
-
同步依赖
uv sync
-
构建分发包
uv build
在 dist/ 目录中生成源代码和 wheel 分发包。
-
发布到 PyPI
uv publish
🤝 贡献
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📜 许可证
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关于
这是一个由 ReadingPlus.AI LLC 运行的开源项目,并向整个社区开放贡献。
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