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运维云端stdio官方级别未说明来源级核验

Dataset Analyser

MCP Server

一个用于智能数据集分析的模型上下文协议(MCP)服务器,提供数据集理解、清理和处理的工具套件。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
数据处理Python云端部署

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

JJaniel

提供方

JJaniel

最后核验

2026/5/17 20:19

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install uv

详细介绍

数据集分析器MCP

*作者:JJaniel* *许可证:麻省理工学院* *联系人: *

______________________________________________________________________

该项目是一个为智能数据集分析而设计的模型上下文协议(MCP)服务器。它提供了一套工具来帮助您理解、清理和处理数据集。

请参阅 NEWS.md 项目更新日志文件。

如何使用此项目

本指南将引导您在本地计算机上设置和运行数据集分析器MCP服务器。

先决条件

在开始之前,请确保您的系统上安装了以下内容:

  • Git:
  • python (3.8或更高版本)
  • 紫外线: (一个快速的Python包安装程序)你可以用 pip:
  pip install uv

______________________________________________________________________

第1部分:用户(运行项目)

如果您只想使用服务器分析自己的数据集,请按照以下步骤操作。

第一步:获取代码

使用以下命令将存储库克隆到本地计算机 git.打开终端或命令提示符并运行:

# Use this command for HTTPS (easiest)
git clone https://github.com/JJaniel/dataset-analyser.git

# Or use this command for SSH (if you have SSH keys set up with GitHub)
git clone git@github.com:JJaniel/dataset-analyser.git

这将创建一个名为的新文件夹 dataset-analyser。导航到其中:

cd dataset-analyser

步骤2:设置Python环境

最好的做法是创建一个虚拟环境来隔离项目依赖关系。

# Create a virtual environment using uv
uv venv

# Activate the environment
# On Windows:
source .venv/Scripts/activate
# On macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# Install the required Python packages
uv pip install -r requirements.txt

步骤3:配置数据集目录

此服务器从特定文件夹加载数据集。你需要通过设置一个名为的环境变量来告诉它你的数据集在哪里 DATASETS_DIR.

  • 在Windows上(在命令提示符中):
  set DATASETS_DIR=C:\path\to\your\datasets
  • 在Windows上(在PowerShell中):
  $env:DATASETS_DIR="C:\path\to\your\datasets"
  • 在macOS/Linux上:
  export DATASETS_DIR=/path/to/your/datasets

替换 C:\path\to\your\datasets 包含您的文件夹的实际绝对路径 .csv 文件夹。

步骤4:运行服务器

现在,您可以启动MCP服务器:

python main.py

服务器现在正在运行,并准备接受来自MCP兼容客户端的连接。

______________________________________________________________________

第2部分:对于贡献者(进行更改)

如果要修改代码并将更改贡献回主项目,请执行以下步骤。

步骤1:分叉存储库

转到项目的GitHub页面: 点击“分叉右上角的“”按钮。这将在您自己的GitHub帐户下创建存储库的个人副本。

第二步:克隆你的叉子

从以下位置克隆存储库 *你的* 账户,而不是原件。替换 `` 使用您的GitHub用户名。

git clone https://github.com//dataset-analyser.git
cd dataset-analyser

步骤3:创建新分支

对新分支进行更改以保持其组织性至关重要。

# Create a branch and switch to it
git checkout -b my-awesome-feature

替换 my-awesome-feature 为您的更改提供一个简短的描述性名称(例如。, add-parquet-support).

第四步:做出改变

按照“第1部分”中的描述设置环境,并使用您最喜欢的编辑器进行所需的代码更改。

第五步:承诺并推动你的改变

一旦你对你的更改感到满意,就用明确的信息提交它们,并将其推送到 *叉子*.

# Stage your changes
git add .

# Commit them with a descriptive message
git commit -m "feat: Add support for Parquet files"

# Push the changes to your fork on GitHub
git push origin my-awesome-feature

步骤6:创建Pull请求

转到GitHub上的分叉存储库。您将看到提示“比较并拉取请求“。单击它。这将带您进入一个页面,您可以在其中描述您的更改并将其提交给原始项目进行审核。

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

目录标签

目录标签

数据处理Python云端部署数据集分析本地部署数据清理MCP服务器智能分析

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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