🔧

🔧 MCP Data Analytics Server

Name: 🔧 MCP Data Analytics Server
Author: Edwin1719

本地服务

github.com/Edwin1719数据与分析221 周前更新

代码仓库

关于 🔧 MCP Data Analytics Server

MCP Data Analytics Server 提供数据处理、分析和可视化工具，并配有 Streamlit 网页界面。它面向处理文件和数据集的用户，也提供网页内容处理及格式转换工具。

主要功能

01分析和读取文件
02计算数据集统计信息
03创建数据透视表
04生成交互式 Plotly 图表
05搜索 GitHub 并抓取网页
06转换 CSV、JSON、Excel 和 Parquet

适用场景

01查看销售数据集的统计信息
02将月度销售数据可视化
03搜索 GitHub 上的数据分析仓库
04将 Excel 文件转换为 JSON

MCP 相关

通过 MCP 服务提供文件、数据分析、可视化、网页和格式转换工具。项目还提供 Streamlit 界面。

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。

详细介绍

🔧 MCP 数据分析服务

链接文本

使用 Streamlit 界面的数据分析 MCP 服务

使用 FastMCP 构建的数据分析服务，提供数据处理、分析和可视化工具，并配备直观的 Web 界面。

✨ 特性

📁 文件管理：分析、创建和读取文档
📊 数据分析：统计信息、数据透视表、类型检测
📈 可视化：使用 Plotly 绘制交互式图表
🌐 Web 工具：GitHub 搜索、网页抓取、文件下载
🔄 转换：在 CSV、JSON、Excel、Parquet 格式之间转换

🚀 安装

1. 克隆仓库

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

支持 Markdown

登录后评论