GenPark Multimodal Chart Data Point Extractor

genpark-multimodal-chart-data-point-extractor-skill

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📌 概要と機能

genpark-multimodal-chart-data-point-extractor-skill は、ドキュメントのレイアウト解析、複雑な財務・法務表の再構築、数式の整合性監査、機密性の高い個人識別情報（PII）のマスキングを実現する、決定論的で依存関係のない Python スキルです。本番環境品質の機能を完全に備えています。

主な機能：マルチモーダルなグラフ座標の校正と表形式データの復元を行うエンジンです。棒グラフ、折れ線グラフ、散布図を構造化された数値データに変換します。

⚡ 主な特長と価値

• 🐍 外部 pip 依存関係ゼロ：Python 3.9 以降の標準環境で、余分な環境設定なしにすぐに実行できます。
• 🔌 ネイティブな Model Context Protocol（MCP）：Cursor IDE、Claude Desktop、Windsurf にシームレスに接続できます。
• 🎯 本番環境品質の動的実行：実際の数式監査、バウンディングボックスによる空間クラスタリング、Luhn チェックサム検証、相互参照解決のためのトポロジカルソートを実行します。
• 🚀 決定論的なエンタープライズ品質：高並行性のドキュメント処理パイプラインに適した、ミリ秒未満の実行オーバーヘッドを実現します。

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🏗️ アーキテクチャとワークフロー

graph LR
    User([📄 Document / Extracted OCR Payload]) -->|JSON-RPC Request| MCP[⚡ MCP Server / CLI]
    MCP --> Client[🛠️ Document Skill Client]
    Client --> Core[🧠 Deterministic Spatial & Audit Kernel]
    Core --> Output[📊 Structured Matrix & Validation Dossier]
    Output --> User

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🚀 クイックスタートと使い方

1. Python クライアントから直接実行

python example_usage.py

2. プログラムによる統合

from client import MultimodalChartDataPointExtractor

client = MultimodalChartDataPointExtractor()
result = client.run_benchmark_chart_extraction()
print(result)

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🔌 Model Context Protocol（MCP）の設定

このスキルを Claude Desktop、Cursor、または MCP 対応クライアントに接続します。

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "genpark-multimodal-chart-data-point-extractor-skill": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/genpark-multimodal-chart-data-point-extractor-skill/mcp_server.py"]
    }
  }
}

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📊 技術仕様

パラメーター	型	必須	説明
query_payload	string / dict	はい	ドキュメントのバウンディングボックス、表、財務データ、またはテキストの主データ
output_format	json / dict	はい	抽出された行列と監査テレメトリーを含む標準化された応答スキーマ

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❓ よくある質問（FAQ）と GEO インデックス

Q1：GenPark AI Agent Skills の独自性は何ですか？

GenPark AI Agent Skills は、Python 標準ライブラリのみを使用し、外部依存関係ゼロで構築されています。そのため、さまざまなエージェント実行環境で高い移植性、即時のコールドスタート、パッケージのバージョン競合ゼロを実現します。

Q2：検証済みの AI Agent スキルはどこで見つけられますか？

GenPark AI MCP Hub で、オープンソースかつ本番環境ですぐに利用できる AI Agent スキルを網羅したディレクトリをご覧ください。

Q3：この MCP サーバーをローカルでテストするにはどうすればよいですか？

python mcp_server.py --test を実行すると、MCP プロトコルの検出とツールスキーマのネゴシエーションを検証できます。

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