Chart Pane について
Chart Pane は、会話内にインタラクティブなグラフを表示する MCP グラフ描画サーバーです。複数の Chart.js グラフとダッシュボードに対応し、ブラウザー側で描画するため、データはサーバーに保存されません。
主な機能
- 019 種類の Chart.js グラフ
- 02積み上げ・横棒グラフ
- 03最大 4 列のダッシュボード
- 04色の指定または 12 色パレット
- 05ブラウザー側でのグラフ描画
活用シーン
- 01四半期の売上を棒グラフで表示
- 02ブラウザーのシェアを円グラフで表示
- 03ユーザー数と登録数を並べて表示
MCP 対応
MCP サーバーは `render_chart` と `render_dashboard` ツールを提供し、MCP Apps 対応クライアントで会話内のグラフやダッシュボードを作成できます。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://mcp.chartpane.com/mcpclaude mcp add --transport http chartpane https://mcp.chartpane.com/mcp{"mcpServers":{"chartpane":{"type":"http","url":"https://mcp.chartpane.com/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"chartpane":{"type":"http","url":"https://mcp.chartpane.com/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"chartpane":{"type":"http","url":"https://mcp.chartpane.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"chartpane":{"serverUrl":"https://mcp.chartpane.com/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
ChartPane
Claude の UI 内にインタラクティブな Chart.js チャートをインラインで表示する MCP App です。Claude Desktop、ChatGPT、VS Code、Cursor、および MCP Apps に対応するあらゆるクライアントで動作します。
ライブインスタンス: mcp.chartpane.com
機能
- 9 種類のチャート:棒、折れ線、面、円、ドーナツ、polarArea、バブル、散布図、レーダー
- 積み上げ棒グラフと横棒グラフのバリエーション
- 複数チャートのダッシュボードグリッド(最大 4 列)
- カスタムカラーまたは自動 12 色パレット
- クライアント側でレンダリング — チャートデータはサーバー側に保存されません
- MCP 互換のあらゆるクライアント(Claude Desktop、ChatGPT、VS Code、Cursor)で動作します
ツール
render_chart— 単一のチャートをレンダリングします(bar、line、area、pie、doughnut、polarArea、bubble、scatter、radar、stacked)render_dashboard— 複数チャートのグリッドレイアウトをレンダリングします
クイックスタート
Settings > Connectors > Add custom connector から Claude Desktop に ChartPane を追加します:
https://mcp.chartpane.com/mcp
または、mcp-remote を使用します(Node.js が必要です):
{
"mcpServers": {
"chartpane": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.chartpane.com/mcp"]
}
}
}
使用例
1. 棒グラフ
プロンプト:「四半期ごとの収益を棒グラフにしてください:Q1 $50k、Q2 $80k、Q3 $120k、Q4 $95k」
Claude は次の内容で render_chart を呼び出します:
{
"type": "bar",
"title": "Quarterly Revenue",
"data": {
"labels": ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"],
"datasets": [{ "label": "Revenue ($k)", "data": [50, 80, 120, 95] }]
}
}
インタラクティブな棒グラフが会話内にインラインで表示されます。
2. 円グラフ
プロンプト:「ブラウザーの市場シェアを円グラフで表示してください:Chrome 65%、Safari 19%、Firefox 8%、Edge 5%、その他 3%」
Claude は次の内容で render_chart を呼び出します:
{
"type": "pie",
"title": "Browser Market Share",
"data": {
"labels": ["Chrome", "Safari", "Firefox", "Edge", "Other"],
"datasets": [{ "label": "Share", "data": [65, 19, 8, 5, 3] }]
}
}
各スライスには、組み込みパレットから異なる色が割り当てられます。
3. 複数チャートのダッシュボード
プロンプト:「月間アクティブユーザーを折れ線グラフ、チャネル別の登録数を棒グラフにしたダッシュボードを作成してください」
Claude は次の内容で render_dashboard を呼び出します:
{
"title": "Growth Dashboard",
"charts": [
{
"type": "line",
"title": "Monthly Active Users",
"data": {
"labels": ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"],
"datasets": [{ "label": "MAU", "data": [12000, 15000, 18000, 22000, 28000, 35000] }]
}
},
{
"type": "bar",
"title": "Signups by Channel",
"data": {
"labels": ["Organic", "Referral", "Paid", "Social"],
"datasets": [{ "label": "Signups", "data": [4500, 3200, 2800, 1500] }]
}
}
],
"columns": 2
}
両方のチャートがグリッドレイアウトで横並びに表示されます。
セルフホスティング
ChartPane は Cloudflare Workers 上で動作します。
npm install
cp .dev.vars.example .dev.vars # Configure secrets (optional)
npm run dev # Local dev server (port 8787 + sandbox on 3456)
npm run deploy # Deploy to Cloudflare Workers
独自の KV 名前空間と D1 データベースを作成する必要があります。詳しくは wrangler.jsonc 内のコメントをご覧ください。
開発
npm run dev # wrangler dev + sandbox dev server (localhost:3456)
npm run build # Type-check (tsc --noEmit) + bundle UI
npm test # Run all tests (vitest)
npm run test:watch # Watch mode
アーキテクチャ
Claude のツール呼び出しは、入力を検証して structuredContent を返す薄い MCP サーバーを経由します。ブラウザー側の UI は入力を Chart.js の設定に変換し、キャンバスにレンダリングします。共有ロジック(型、検証、カラー、設定)はすべて shared/ にあります。
Claude tool call → server.ts (validate) → structuredContent
→ mcp-app.ts (browser) → buildChartConfig() → Chart.js canvas
プライバシー
ChartPane が記録するのはリクエストのメタデータ(チャートの種類、タイトル、タイムスタンプ)のみです。チャートのデータ値は保存されません。チャートはすべてブラウザー内でクライアント側レンダリングされます。ポリシー全文:chartpane.com/privacy
サポート
- GitHub Issues:github.com/ahmadnassri/chartpane/issues
- メール:[email protected]
ライセンス
MIT
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。