Vibe Preprocessing and Analysis MCP Server for CSV files

CSV ファイル向け Vibe 前処理・分析 MCP サーバー

CSV ファイルを前処理・分析するための強力な MCP（Model Control Protocol）サーバーです。このサーバーは、直感的なインターフェースを通じて、データの操作、可視化、分析を行うための一連のツールを提供します。

機能

• データの読み込みと管理

  • 指定した作業ディレクトリから CSV ファイルを読み込む
  • 作業ディレクトリを設定・管理する
  • 作業ディレクトリ内のファイルを一覧表示する
  • 処理済みのデータフレームを新しいファイルに保存する

• データの前処理

  • 列内の混在するデータ型を処理する
  • さまざまな方法で null 値を処理する：
    • null 値を含む行を削除する
    • 平均値／中央値／最頻値で補完する
    • 前方／後方の値で補完する
    • 定数値で補完する
  • 列を削除・名前変更する
  • カスタムのデータフレーム編集コードを実行する
  • 処理済みデータを新しいファイルに保存する

• データ分析

  • 包括的なデータの説明を生成する
  • 可視化を含む相関行列を作成する
  • 列内の混在するデータ型を処理する
  • カスタム分析コードを実行する

• データの可視化

  • さまざまな種類のプロットを作成する：
    • 折れ線プロット
    • 棒グラフ
    • 散布図
    • KDE 付きヒストグラム
    • 箱ひげ図
    • バイオリンプロット
    • 円グラフ
    • カウントプロット
    • カーネル密度推定プロット
  • コードによるカスタムグラフの生成
  • 可視化結果を作業ディレクトリに保存する
  • カスタム可視化コードを実行する

セットアップ手順

前提条件

• Python 3.x
• uv（推奨パッケージマネージャー）。サーバーの管理には uv の使用をおすすめします。

インストール

1. MCP と必要な依存関係を追加します：

uv add "mcp[cli]"
uv add pandas matplotlib seaborn numpy

2. Claude Desktop にサーバーをインストールします：

mcp install server.py

pip を使った別のインストール方法

pip を使う場合：

pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib seaborn numpy

使用方法

1. MCP サーバーを起動します：

uv run mcp

2. MCP Inspector を使ってサーバーをテストします：

mcp dev server.py

このサーバーを Claude Desktop にインストールすると、次を実行してすぐに利用できます：

mcp install server.py

または、MCP Inspector でテストできます：

mcp dev server.py

利用可能なツール

データ管理

• send_work_dir(): 現在の作業ディレクトリを取得する
• set_work_dir(new_work_dir): 新しい作業ディレクトリを設定する
• list_work_dir_files(): 現在の作業ディレクトリ内のファイルを一覧表示する
• load_csv(filename): CSV ファイルをシステムに読み込む
• save_global_df(filename): 現在のデータフレームをファイルに保存する

データの前処理

• handle_column_mixed_types(): データ型が混在する列を処理する
• handle_null_values(strategy, columns): さまざまな方法でデータセット内の null 値を処理する
• drop_columns(columns): 指定した列を削除する
• rename_columns(column_mapping): データフレームの列名を変更する
• run_custom_df_edit_code(code): カスタムのデータフレーム操作コードを実行する

データ分析

• describe_df(): データフレームの統計的概要を生成する
• generate_correlation_matrix(): 可視化を含む相関行列を作成する

データの可視化

• plot_graph(graph_type, x_column, y_column, output_filename): さまざまな種類のプロットを作成する
  • 対応するグラフの種類：line、bar、scatter、hist、box、violin、pie、count、kde
• run_custom_graph_code(code): カスタム可視化コードを実行する

環境変数

• WORK_DIR：ファイルの読み込み元および保存先となる作業ディレクトリ

エラー処理

サーバーには、以下に対する包括的なエラー処理が含まれています：

• 作業ディレクトリが見つからない場合
• ファイルが見つからないエラー
• データの読み込みおよび処理エラー
• 空のデータフレームに対する無効な操作
• 混在するデータ型の処理
• カスタムコードの実行エラー
• 無効な列名
• 無効なグラフの種類
• null 値の処理エラー

貢献

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