关于 Mcp Server To Control Openrefine
为 MCP 客户端提供 OpenRefine HTTP API 的类型化接口的 MCP 服务。它支持创建项目、执行操作、导出 CSV、删除项目,以及读取项目模型,适用于数据清理工作流。
主要功能
- 01通过数据集 URL 创建项目
- 02对项目应用操作
- 03将项目数据导出为 CSV
- 04删除项目
- 05读取项目模型信息
适用场景
- 01从数据集 URL 启动 OpenRefine 项目
- 02通过 MCP 客户端应用数据清理操作
- 03将清理后的项目数据导出为 CSV
MCP 相关
将 OpenRefine API 功能作为 MCP 工具和项目模型资源提供。MCP 客户端可创建和管理项目、应用操作、导出 CSV 并查看项目结构。
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。
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
OpenRefine MCP 服务
一个模型上下文协议(MCP)服务,为 OpenRefine 的 HTTP API 提供类型明确、易于发现的接口。任何支持 MCP 的客户端(例如 Claude Desktop)都可以通过它安全、可复现地编排数据清理流水线。
安装
前置条件
- Python 3.13 或更高版本
- uv 包管理器
- 正在运行的 OpenRefine 实例(默认:
http://localhost:3333)
安装软件包
# Clone the repository
git clone <repository-url>
cd openrefine_mcp
# Install dependencies using uv
uv sync
配置 Claude Desktop
-
创建或编辑 Claude Desktop 配置文件:
# On macOS/Linux ~/.config/claude_desktop_config.json # On Windows %APPDATA%\claude_desktop_config.json -
将 OpenRefine MCP 服务添加到配置中:
{ "mcpServers": { "openrefine": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "path/to/your/openrefine_mcp", "run", "openrefine-mcp-server" ], "env": { "OPENREFINE_URL": "http://localhost:3333" } } } } -
重启 Claude Desktop 以加载新的 MCP 服务。
功能
此 MCP 服务实现了以下 OpenRefine API 端点:
| OpenRefine API 端点 | MCP 实现 | 状态 |
|---|---|---|
POST /command/core/create-project-from-upload | create_project(dataset_url: str, name: str | None = None) | ✅ |
GET /command/core/get-models | get_project_models(project_id: int) 资源 | ✅ |
POST /command/core/apply-operations | apply_operations(project_id: int, operations: str) | ✅ |
POST /command/core/export-rows | export_csv(project_id: int) | ✅ |
POST /command/core/delete-project | delete_project(project_id: int) | ✅ |
POST /command/core/set-project-metadata | - | ❌ |
POST /command/core/set-project-tags | - | ❌ |
GET /command/core/get-all-project-metadata | - | ❌ |
POST /command/core/preview-expression | - | ❌ |
GET /command/core/get-processes | - | ❌ |
可用工具
create_project(dataset_url: str, name: str | None = None)→ 根据数据集 URL 创建新的 OpenRefine 项目apply_operations(project_id: int, operations: str)→ 对 OpenRefine 项目应用操作export_csv(project_id: int)→ 从 OpenRefine 项目导出 CSV 数据delete_project(project_id: int)→ 删除 OpenRefine 项目
可用资源
openrefine://project/{project_id}/models→ 返回项目的结构信息,包括列定义、记录模型配置、可用脚本语言和叠加模型
开发
运行测试
make test
运行 MCP Inspector 服务
make inspector
许可证
本项目采用 MIT 许可证;详情请参阅 LICENSE 文件。
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。