mcpField
M
mcp-data-wrangler: MCP server for Data Wrangling

mcp-data-wrangler: MCP server for Data Wrangling

ローカル
github.com/shibuiwilliamデータ・分析882 週間前に更新
リポジトリ

mcp-data-wrangler: MCP server for Data Wrangling について

mcp-data-wranglerは、データの前処理、変換、分析を行うためのMCPインターフェースを提供します。文書に記載された機能はデータ集計と記述統計です。

主な機能

  1. 01データ集計
  2. 02記述統計

活用シーン

  1. 01MCPクライアント経由でデータを集計
  2. 02MCPクライアント経由で記述統計を作成

MCP 対応

データ加工機能をMCPクライアントに公開するMCPサーバーです。READMEにはデータ集計と記述統計が記載されています。

#mcp-server#data-wrangler#data-preprocessing

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。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "data-wrangler": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/inspector"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドnpx -y @modelcontextprotocol/inspector

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@modelcontextprotocol/inspector

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-data-wrangler：データラングリング用 MCP サーバー

概要

これは、データの前処理、変換、分析タスクのための標準化されたインターフェースを提供する、データラングリング用の Model Context Protocol サーバーです。データラングリング操作を MCP エコシステムにシームレスに統合できます。

機能

  • データの集計
  • 記述統計

このプロジェクトをローカルで実行する

このプロジェクトは、まだ一時的な環境（例：uvx の使用）には対応していません。このリポジトリをクローンして、プロジェクトをローカルで実行します。

git clone https://github.com/yourusername/mcp-data-wrangler.git
cd mcp-data-wrangler

npm を使って MCP inspector を起動できます。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory=src/mcp_data_wrangler run mcp-data-wrangler

起動すると、Inspector に URL が表示されます。この URL にブラウザーからアクセスして、デバッグを開始できます。

または、このツールを MCP サーバーとして追加します。

{
  "data-wrangler": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/mcp-data-wrangler",
      "run",
      "mcp-data-wrangler"
    ]
  }
}

開発

  1. 仮想環境を作成して有効化します。
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
  1. 依存関係をインストールします。
pip install -e ".[dev]"
  1. テストを実行します。
pytest -s -v tests/

ライセンス

コメント

Markdown 対応

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。