🔧 MCP Data Analytics Server について
MCP Data Analytics Serverは、データ処理、分析、可視化のツールとStreamlitのWebインターフェースを提供します。ファイルやデータセットを扱うユーザー向けで、Webコンテンツの処理や形式変換にも対応します。
主な機能
- 01ファイルの分析と読み込み
- 02データセットの統計計算
- 03ピボットテーブルの作成
- 04Plotlyによるインタラクティブなグラフ作成
- 05GitHub検索とWebスクレイピング
- 06CSV、JSON、Excel、Parquetの変換
活用シーン
- 01売上データセットの統計確認
- 02月別売上のグラフ化
- 03GitHubでデータ分析リポジトリを検索
- 04ExcelファイルのJSON変換
MCP 対応
ファイル、データ分析、可視化、Web、形式変換のツールをMCPサーバー経由で公開します。Streamlitインターフェースも提供します。
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。
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。
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。
詳細
🔧 MCP データ分析サーバー
Streamlit インターフェースを備えたデータ分析用 MCP サーバー
FastMCP で構築されたデータ分析サーバーです。データ処理、分析、可視化のためのツールと、直感的に操作できる Web インターフェースを提供します。
✨ 特徴
- 📁 ファイル管理:ドキュメントの分析、作成、読み込み
- 📊 データ分析:統計、ピボットテーブル、型の検出
- 📈 可視化:Plotly によるインタラクティブなグラフ
- 🌐 Web ツール:GitHub 検索、Web スクレイピング、ファイルのダウンロード
- 🔄 変換:CSV、JSON、Excel、Parquet 形式間の変換
🚀 インストール
1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/Edwin1719/mcp-data-analytics-server.git
cd mcp-data-analytics-server
2. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt
3. Configurar API key
cp .env.example .env
# Editar .env y agregar tu OPENAI_API_KEY
4. Ejecutar
# Terminal 1: Servidor MCP
python server.py
# Terminal 2: Cliente Streamlit
streamlit run app.py
Abrir navegador en: http://localhost:8501
📋 Herramientas Disponibles
- analizar_archivo: Análisis completo de propiedades de archivos
- crear_archivo: Creación de archivos con contenido
- leer_documento: Lectura de PDFs, TXT, CSV con límites
- analizar_datos: Análisis estadístico de datasets
- tabla_dinamica_avanzada: Tablas dinámicas con agregaciones
- crear_visualizacion: Gráficos con Plotly (barras, líneas, etc.)
- buscar_repositorios_github: Búsqueda avanzada en GitHub
- extraer_contenido_web: Web scraping con selectores CSS
- descargar_archivo_web: Descarga de archivos desde URLs
- convertir_formato_datos: Conversión entre formatos
💡 Ejemplos de Uso:
"Analiza el archivo ventas.csv y muéstrame las estadísticas"
"Crea un gráfico de barras de las ventas por mes"
"Busca repositorios de Python para análisis de datos"
"Convierte mi archivo Excel a JSON".
📋 Requisitos
* Python 3.8+
* OpenAI API Key
* Dependencias en requirements.txt
👨💻 Autor
Edwin Quintero Alzate
📧 [email protected]
🔗 LinkedIn
🐱 GitHub
📄 Licencia
MIT License - ver archivo LICENSE
コメント
Markdown 対応
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。