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데이터분석 LangGraph Agent (w. Model Context Protocol)

데이터분석 LangGraph Agent (w. Model Context Protocol)

ローカル
github.com/gongwon-nayeonAI・エージェント1479 週間前に更新
リポジトリ

데이터분석 LangGraph Agent (w. Model Context Protocol) について

統計、可視化、モデリングを LangGraph に接続する、Python ベースのデータ分析エージェントプロジェクトです。MCP サーバーとクライアントを langchain-mcp-adapters で連携させます。

主な機能

  1. 01データ統計
  2. 02データ分布の可視化
  3. 03特徴量から予測モデルを学習
  4. 04LangGraph エージェントと MCP の連携

活用シーン

  1. 01CSV の列の統計を集計
  2. 02列の分布をグラフで確認
  3. 03選択した特徴量で分類モデルを学習

MCP 対応

Python 製の MCP サーバーとクライアントを含み、langchain-mcp-adapters を介してデータ分析機能を LangGraph エージェントに接続します。

#langgraph#data-analysis#mcp

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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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。

README（原文）English

プロジェクトの README より

この README の日本語訳はまだありません。以下は英語の原文です。日本語の紹介はページ上部をご覧ください。

데이터분석 LangGraph Agent (w. Model Context Protocol)

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데이터 통계, 시각화, 모델링을 진행하는 Agent를 구현하기 위해 파이썬 기반의 MCP 서버 및 클라이언트를 구축하고, langchain-mcp-adapters 을 사용하여 Langgraph Agent와 연동하는 프로젝트

Installation & Getting Started

pip install langchain-mcp-adapters
python data_server.py
python data_client.py

🧑‍💻 User Input Examples

  • iris_data.csv 파일의 petal length 컬럼의 통계를 내주세요.
  • iris_data.csv 파일의 sepal length 컬럼의 분포를 시각화해주세요.
  • iris_data.csv 데이터에서 sepal length,sepal width 를 피쳐로 사용해서 class_name 를 예측하는 모델을 학습하고 결과를 알려주세요.

Reference

✅ https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

✅ https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters

📍 본 프로젝트는 패스트캠퍼스 🚀 실전 AI Agent의 모든 것 : 34개 프로젝트로 MCP부터 GraphRAG Agent까지 (by.공원나연) 강의 중 LangGraph MCP Adapters - 데이터 분석 Agent🗒️ 에 해당하는 내용입니다.

👉 https://fastcampus.co.kr/data_online_graphrag

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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。