InsightFlow

InsightFlow

InsightFlow 是一个先进的分析平台，结合实时数据处理与 AI 驱动的洞察，并使用 Model Context Protocol（MCP）。它可与 Claude AI 无缝集成，实现智能数据分析和决策支持。

🚀 功能

• MCP 集成：全面支持 Model Context Protocol，提供先进的 AI 能力
• 实时分析：实时处理和分析数据流
• AI 驱动的洞察：借助 Claude AI 实现智能数据解读
• 灵活的数据处理：支持多种数据源和格式
• RESTful 和 WebSocket API：全面支持各种集成需求

🛠️ 技术栈

• 后端：Python 3.9+、FastAPI
• AI 集成：Anthropic Claude API
• 数据处理：Pandas、NumPy
• 数据库：SQLAlchemy（支持多种数据库）
• API：REST + WebSocket
• 协议：Model Context Protocol（MCP）

📋 前置条件

• Python 3.9 或更高版本
• Anthropic API 密钥
• Redis（用于缓存和消息队列）

🔧 安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/insightflow.git
cd insightflow

2. 创建并激活虚拟环境：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 配置环境：

cp config/config.example.yaml config/config.yaml
# Edit config.yaml with your settings

5. 设置环境变量：

cp .env.example .env
# Edit .env with your credentials

🚀 快速开始

在本地运行

1. 启动服务：

python app/main.py

2. 访问 API 文档：

http://localhost:8000/docs

📚 API 文档

REST API 端点

• GET /tools - 列出可用的 MCP 工具
• POST /tool/{tool_name} - 执行指定工具
• WS /ws - 用于实时通信的 WebSocket 端点

MCP 工具

1. 数据分析

   • 使用可配置的指标分析数据集
   • 生成统计洞察
   • 支持时间序列分析

2. 查询数据

   • 灵活的数据查询功能
   • 筛选并聚合数据
   • 以多种格式导出结果

3. 生成洞察

   • AI 驱动的数据解读
   • 趋势识别
   • 异常检测

🔧 配置

系统可通过 config.yaml 或环境变量进行配置：

server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000
  debug: false

mcp:
  enabled: true
  websocket_path: "/ws"
  max_connections: 100

ai:
  model_name: "claude-2"
  temperature: 0.7
  max_tokens: 2000

🔍 开发

项目结构

insightflow/
├── app/
│   ├── main.py           # Application entry point
│   ├── config.py         # Configuration management
│   ├── core/             # Core MCP and server logic
│   ├── data/             # Data processing modules
│   ├── analytics/        # Analytics engine
│   ├── ai/               # AI integration
│   ├── api/              # API endpoints
│   └── models/           # Data models
└── requirements.txt      # Python dependencies

运行测试

pytest tests/

贡献

1. Fork 仓库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/AmazingFeature）
3. 提交更改（git commit -m 'Add some AmazingFeature'）
4. 推送到分支（git push origin feature/AmazingFeature）
5. 发起 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT License 许可，详情请参阅 LICENSE 文件。

🤝 支持

如需支持或有任何问题，请在 GitHub 仓库中提交 issue，或联系维护者。

🙏 致谢

• 感谢 Anthropic 提供 Claude AI 集成
• Model Context Protocol 社区
• 所有 InsightFlow 贡献者和用户

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由 Ilias RAFIK 用 ❤️ 制作；