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데이터분석 LangGraph Agent (w. Model Context Protocol)

Name: 데이터분석 LangGraph Agent (w. Model Context Protocol)
Author: gongwon-nayeon

本地服务

github.com/gongwon-nayeonAI 与智能体1479 周前更新

代码仓库

关于 데이터분석 LangGraph Agent (w. Model Context Protocol)

这是一个基于 Python 的数据分析 Agent 项目，将统计、可视化和建模能力接入 LangGraph。它通过 MCP 服务端和客户端及 langchain-mcp-adapters 连接分析工具。

主要功能

01数据统计
02数据分布可视化
03基于特征训练预测模型
04LangGraph Agent 与 MCP 集成

适用场景

01汇总 CSV 文件中某列的统计信息
02查看数据列的分布图
03根据选定特征训练分类模型

MCP 相关

项目包含 Python MCP 服务端和客户端，并使用 langchain-mcp-adapters 将数据分析能力连接到 LangGraph Agent。

#langgraph #data-analysis #mcp

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

README 原文English

来自项目 README

README 暂无中文译文，以下为英文原文；中文介绍见上方。

데이터분석 LangGraph Agent (w. Model Context Protocol)

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데이터 통계, 시각화, 모델링을 진행하는 Agent를 구현하기 위해 파이썬 기반의 MCP 서버 및 클라이언트를 구축하고, langchain-mcp-adapters 을 사용하여 Langgraph Agent와 연동하는 프로젝트

Installation & Getting Started

pip install langchain-mcp-adapters
python data_server.py
python data_client.py

🧑‍💻 User Input Examples

iris_data.csv 파일의 petal length 컬럼의 통계를 내주세요.

iris_data.csv 파일의 sepal length 컬럼의 분포를 시각화해주세요.

iris_data.csv 데이터에서 sepal length,sepal width 를 피쳐로 사용해서 class_name 를 예측하는 모델을 학습하고 결과를 알려주세요.