File Analysis MCP Server について
ローカル文書や CSV を扱う人向けのファイル・データ分析 MCP サーバーです。ファイル操作、PDF テキスト抽出、統計、可視化、分析用プロンプトを備え、アクセス先を許可ディレクトリに制限します。
主な機能
- 01テキストファイルの読み書き
- 02ファイル一覧とメタデータの確認
- 03PDF テキストの抽出
- 04CSV データのサンプリングと分析
- 05棒・折れ線・散布図、ヒストグラム、箱ひげ図の作成
- 06分析・データクレンジング・要約用プロンプト
活用シーン
- 01許可されたディレクトリ内のファイルを確認
- 02PDF の指定ページからテキストを抽出
- 03CSV の統計やデータ上の問題を分析
- 04グラフを作成、または要約レポートを作成
MCP 対応
MCP クライアントにファイル、PDF、CSV 分析、可視化、プロンプトの機能を提供します。ディレクトリへのアクセスは設定済みの許可パスに限定されます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
ファイル分析 MCP サーバー
この Model Context Protocol(MCP)サーバーは、ファイルの読み書き、データの分析(特に CSV ファイル)、可視化の生成、PDF ファイルの読み取りを行うツールを提供します。Claude Desktop などの MCP クライアントから利用できます。
特長
ファイル操作
- テキストファイルを安全に読み書きします
- パターンに一致するディレクトリ内のファイルを一覧表示します
- ファイルの詳細情報(サイズ、作成時刻など)を取得します
- PDF ファイルからテキストを抽出します
データ分析
- CSV ファイルを読み取り、サンプルを取得します
- 詳細な統計情報を用いて CSV データを分析します
- さまざまなプロット形式(棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、箱ひげ図)でデータを可視化します
含まれるプロンプト
- データファイルを分析 — 包括的なデータ分析
- データクリーニングの手順 — データの問題を特定して修正します
- サマリーレポートを生成 — 関係者向けのエグゼクティブサマリー
- 探索的データ分析 — 詳細な EDA ワークフロー
インストール
前提条件
- Python 3.10 以降
- Claude Desktop または別の MCP クライアント
セットアップ
- 依存関係をインストールします:
pip install "mcp[cli]" pandas numpy matplotlib PyPDF2
- 安全なディレクトリを設定します(任意):
# Default directories are ~/Documents and ~/Downloads
# To customize, set this environment variable:
export MCP_FILE_ROOTS="~/Documents:~/Desktop:~/Downloads"
- Claude Desktop にインストールします:
mcp install file_analysis_server.py
Claude Desktop での使用方法
インストール後、Claude に次のような質問をできます。
- 「Documents フォルダー内のファイルを一覧表示してくれますか?」
- 「~/Documents/example.txt の内容を読んでください」
- 「~/Documents/report.pdf からテキストを抽出してください」
- 「PDF ドキュメントの 5 ページ目を読んでください」
- 「~/Downloads/sample.csv のデータを分析してください」
- 「CSV ファイルの『Sales』列の棒グラフを作成してください」
- 「quarterly_sales.csv ファイルのサマリーレポートを作成してください」
セキュリティ
このサーバーは厳格なパス検証を実施し、許可されたディレクトリ内のファイルのみアクセスできるようにします。デフォルトでは、これらのディレクトリは ~/Documents と ~/Downloads に制限されています。
設定
MCP_FILE_ROOTS 環境変数を設定して、許可するディレクトリを変更できます。複数のディレクトリはコロンで区切ります。例:
mcp install file_analysis_server.py -v MCP_FILE_ROOTS="~/Documents:~/Desktop:~/projects/data"
開発
開発およびテストを行う場合:
mcp dev file_analysis_server.py
これにより、対話型テスト用の MCP Inspector インターフェースとともにサーバーが起動します。
使用例
ファイルを読む
Could you read the content of ~/Documents/notes.txt?
PDF ファイルを読む
Can you extract the text from ~/Documents/report.pdf?
PDF の特定のページを読む
Please read pages 3 and 5 from ~/Downloads/manual.pdf
CSV データを分析する
I have a CSV file at ~/Downloads/sales_data.csv. Could you analyze it and tell me about the 'Revenue' column?
可視化を作成する
Using my ~/Documents/monthly_data.csv file, can you create a bar chart showing 'Month' vs 'Profit'?
プロンプトを使用する
Can you run an exploratory data analysis on ~/Downloads/customer_data.csv?
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。