MCP Enabled Analytics Platform

MCP支持的分析

一个模块化分析平台，通过真正的MCP（模型上下文协议）架构将结构化SQL分析和语义审查搜索相结合。

这个项目做什么

• 运行四个MCP服务器，用于数据库、ETL、KPI和矢量搜索操作
• 使用LlamaIndex ReAct代理作为HTTP/SSE上的MCP客户端
• 为自然语言分析请求提供Streamlit UI
• 支持输出模式：自动、表格、图表或两者都有
• 将销售数据加载并标准化到PostgreSQL中
• ChromaDB中用于语义搜索的索引审阅文本

建筑

• src/mcp_db_server.py -SQL执行和模式检查工具
• src/mcp_etl_server.py -CSV摄取和规范化工具
• src/mcp_kpi_server.py -预构建的业务指标和聚合
• src/mcp_vector_server.py -综述索引和语义搜索工具
• src/streamlit_app.py -MCP客户端应用程序和交互式分析UI
• src/start_mcp_servers.py -启动所有MCP服务器的辅助脚本

快速开始

1. 安装依赖项：

pip install -r src/requirements.txt

1. 创建环境文件（复制自 src/.env.example):

cp src/.env.example src/.env

1. 创建数据库：

createdb data_analytics

1. 将CSV数据放置在：

• data/data_sales_data.csv

1. 启动服务器：

python src/start_mcp_servers.py

1. 启动应用程序：

streamlit run src/streamlit_app.py

附加文档

• doc/DESIGN_NOTES.md -设计决策和实施细节