Donatello MCP

数据集抓取器MCP服务器

一个全面的网络抓取和数据集创建系统，集成了MCP（模型上下文协议），用于LLM。该服务器提供工具来抓取GitHub存储库、Arxiv论文，并将自定义文件（PDF、图像）处理成以Parquet和JSONL格式存储的高质量数据集。

特性

数据源

• GitHub Scraper：从GitHub存储库中提取代码、文档和元数据
• Arxiv刮板：使用元数据提取搜索和下载学术论文
• 自定义文件处理：使用OCR支持解析PDF和图像

处理管线

• LLM验证：使用您自己的LLM API进行可选的数据质量验证
• 数据清理：自动数据规范化和清理
• 数据扩展：使用LLM添加上下文信息
• 多格式支持：将数据集保存在Parquet（高效）和JSONL（人类可读）中

审查制度

• 人工审核：在最终确定之前，保存数据集以供手动审查
• 审批工作流程：审查后批准并最终确定数据集
• 质量控制：跟踪验证状态和数据质量指标

安装

依赖项已通过Replit的包管理器安装：

• 网页抓取： beautifulsoup4, requests, aiohttp
• GitHub/Arxiv： PyGithub, arxiv
• PDF/图像解析： pdfplumber, PyPDF2, pytesseract, pdf2image, Pillow
• 数据存储： pandas, pyarrow

配置

所需的环境变量

1. 会话_秘密：MCP服务器身份验证所需

   SESSION_SECRET=your-secure-token-here

1. GITHUB令牌 （可选）：对于更高的GitHub API速率限制

   GITHUB_TOKEN=your-github-token

1. LLM_API_KEY（LLM_API_密钥） （可选）：用于基于LLM的数据验证

   LLM_API_KEY=your-llm-api-key
   LLM_API_URL=https://api.openai.com/v1/chat/completions

MCP工具

1.scrape_github_repository

废弃GitHub存储库并从代码文件创建数据集。

{
  "repo_name": "owner/repo",
  "verify_with_llm": false,  # Optional: use LLM verification
  "save_for_review": true    # Save for manual review
}

2.搜索_接收_个人

搜索并抓取Arxiv论文到数据集中。

{
  "query": "machine learning",
  "max_results": 10,
  "download_pdfs": false,    # Download and parse PDFs
  "verify_with_llm": false,
  "save_for_review": true
}

3.流程定制文件

将PDF或图像文件处理成数据集。

{
  "file_paths": ["./data/paper1.pdf", "./data/diagram.png"],
  "dataset_name": "my_dataset",
  "verify_with_llm": false,
  "save_for_review": true
}

4.列表结束视图

列出所有等待审查和批准的数据集。

5.批准_数据集

批准数据集并保存到最终存储。

{
  "review_file": "./data/review/dataset_review.json",
  "save_format": "both"  # "parquet", "jsonl", or "both"
}

6.获取数据_信息

获取数据集的统计数据和信息。

{
  "dataset_path": "./data/parquet/my_dataset.parquet"
}

数据存储

目录结构

data/
├── parquet/          # Compressed Parquet datasets (primary storage)
├── jsonl/            # Human-readable JSONL datasets (debugging)
├── review/           # Datasets pending human review
└── pdfs/             # Downloaded PDF files from Arxiv

数据格式

镶木地板 （初级-建议用于培训）：

• 列式存储格式
• 高效压缩（zstd）
• 使用Pandas/Spark快速阅读
• 架构已强制执行
• 被HuggingFace数据集使用

Jsonl （次要-建议检查）：

• 人类可读
• 逐行格式
• 易于grep/filter
• 适合调试

使用示例

示例1：废弃Python存储库

# Via MCP tool call
result = await scrape_github_repository(
    repo_name="pallets/flask",
    verify_with_llm=False,
    save_for_review=True
)

示例2：创建ML纸张数据集

# Search Arxiv and create dataset
result = await search_arxiv_papers(
    query="machine learning neural networks",
    max_results=20,
    download_pdfs=True,
    save_for_review=True
)

# Review and approve
pending = await list_pending_reviews()
await approve_dataset(
    review_file=pending[0]["file_path"],
    save_format="both"
)

示例3：过程研究PDF

# Process custom PDFs
result = await process_custom_files(
    file_paths=[
        "./research/paper1.pdf",
        "./research/paper2.pdf"
    ],
    dataset_name="research_papers",
    verify_with_llm=True
)

API终点

• MCP服务器: http://localhost:8000/mcp/
• 健康检查: http://localhost:8000/health
• 欢迎页面: http://localhost:8000/

发展

在本地运行服务器：

uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

最佳实践

1. 使用审核系统：在最终确定数据集之前，始终审查数据
2. 训练用槌球：使用拼花格式进行实际模型训练
3. JSONL用于调试：保留JSONL文件以便快速检查
4. LLM验证：为高质量数据集启用（需要API密钥）
5. 速率限制：使用GITHUB_TOKEN获得更高的API限值
6. 批处理：以可管理的批次处理数据

建筑

User/LLM Client
    ↓
MCP Server (FastMCP)
    ↓
Data Pipeline
    ↓
┌─────────────┬──────────────┬────────────┐
│   Scrapers  │   Parsers    │ LLM Verify │
│  (GitHub,   │ (PDF, Image) │  (Optional)│
│   Arxiv)    │              │            │
└─────────────┴──────────────┴────────────┘
    ↓
Storage (Parquet + JSONL)
    ↓
Review System → Approval → Final Datasets

许可证

详见项目许可证。