Vibe Preprocessing and Analysis MCP Server for CSV files

用于 CSV 文件预处理与分析的 Vibe MCP 服务

一款功能强大的 MCP（模型上下文协议）服务，用于预处理和分析 CSV 文件。该服务通过直观的界面，提供一系列数据处理、可视化和分析工具。

功能

• 数据加载与管理

  • 从指定的工作目录加载 CSV 文件
  • 设置和管理工作目录
  • 列出工作目录中的文件
  • 将处理后的数据框保存到新文件

• 数据预处理

  • 处理列中的混合数据类型
  • 使用多种策略处理空值：
    • 删除包含空值的行
    • 使用均值／中位数／众数填充
    • 向前／向后填充
    • 使用常量值填充
  • 删除和重命名列
  • 运行自定义数据框编辑代码
  • 将处理后的数据保存到新文件

• 数据分析

  • 生成全面的数据描述
  • 创建带可视化效果的相关矩阵
  • 处理列中的混合数据类型
  • 运行自定义分析代码

• 数据可视化

  • 创建多种类型的图表：
    • 折线图
    • 柱状图
    • 散点图
    • 带 KDE 的直方图
    • 箱线图
    • 小提琴图
    • 饼图
    • 计数图
    • 核密度估计图
  • 通过代码自定义生成图表
  • 将可视化结果保存到工作目录
  • 运行自定义可视化代码

设置说明

前置条件

• Python 3.x
• uv（推荐的包管理器）。建议使用 uv 管理此服务。

安装

1. 添加 MCP 和所需依赖：

uv add "mcp[cli]"
uv add pandas matplotlib seaborn numpy

2. 在 Claude Desktop 中安装此服务：

mcp install server.py

使用 pip 安装的替代方法

如果你更喜欢使用 pip：

pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib seaborn numpy

使用方法

1. 启动 MCP 服务：

uv run mcp

2. 使用 MCP Inspector 测试服务：

mcp dev server.py

你可以在 Claude Desktop 中安装此服务，然后运行以下命令即可立即与其交互：

mcp install server.py

或者，你也可以使用 MCP Inspector 进行测试：

mcp dev server.py

可用工具

数据管理

• send_work_dir()：获取当前工作目录
• set_work_dir(new_work_dir)：设置新的工作目录
• list_work_dir_files()：列出当前工作目录中的文件
• load_csv(filename)：将 CSV 文件加载到系统中
• save_global_df(filename)：将当前数据框保存到文件

数据预处理

• handle_column_mixed_types()：处理包含混合数据类型的列
• handle_null_values(strategy, columns)：使用多种策略处理数据集中的空值
• drop_columns(columns)：删除指定列
• rename_columns(column_mapping)：重命名数据框中的列
• run_custom_df_edit_code(code)：执行自定义数据框处理代码

数据分析

• describe_df()：生成数据框的统计摘要
• generate_correlation_matrix()：创建相关矩阵并进行可视化

数据可视化

• plot_graph(graph_type, x_column, y_column, output_filename)：创建多种类型的图表
  • 支持的图表类型：line、bar、scatter、hist、box、violin、pie、count、kde
• run_custom_graph_code(code)：执行自定义可视化代码

环境变量

• WORK_DIR：读取和保存文件的工作目录

错误处理

该服务针对以下情况提供全面的错误处理：

• 工作目录不存在
• 文件未找到错误
• 数据加载和处理错误
• 对空数据框执行无效操作
• 混合数据类型处理
• 自定义代码执行错误
• 列名无效
• 图表类型无效
• 空值处理错误

贡献

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