mcpField
🔧
🔧 MCP Data Analytics Server

🔧 MCP Data Analytics Server

ローカル
github.com/Edwin1719データ・分析221 週間前に更新

🔧 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

  1. 01ファイルの分析と読み込み
  2. 02データセットの統計計算
  3. 03ピボットテーブルの作成
  4. 04Plotlyによるインタラクティブなグラフ作成
  5. 05GitHub検索とWebスクレイピング
  6. 06CSV、JSON、Excel、Parquetの変換

活用シーン

  1. 01売上データセットの統計確認
  2. 02月別売上のグラフ化
  3. 03GitHubでデータ分析リポジトリを検索
  4. 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。

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。

詳細

🔧 MCP データ分析サーバー

リンクテキスト

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。

Python Streamlit License

✨ 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

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。