Data Exploration

用于数据探索的MCP服务器

MCP Server是一个为交互式数据探索而设计的多功能工具。

您的个人数据科学家助理，将复杂的数据集转化为清晰、可操作的见解。

🚀 试试看

1. 下载克劳德桌面

- 明白 这里

1. 安装和设置

- 在macOS上，在终端中运行以下命令：

   python setup.py

1. 加载模板和工具

- 服务器运行后，等待提示模板和工具加载到Claude Desktop中。

1. 开始探索

- 从MCP中选择探索数据提示模板 - 通过提供所需的输入开始对话： - csv_path：CSV文件的本地路径 - topic：探索主题（例如，“纽约的天气模式”或“加利福尼亚的房价”）

例子

这些是您如何使用MCP Server在没有任何人为干预的情况下探索数据的示例。

案例1：加州房地产挂牌价格

• Kaggle数据集： 美国房地产数据集
• 大小：2226382条记录（178.9 MB）
• 主题：加州房价走势


• 数据探索总结

案例2：伦敦天气

• Kaggle数据集： 2M+英国每日天气历史
• 大小：2836186条（169.3 MB）
• 主题：伦敦天气
• 报告： 查看报告
• 图：

- 伦敦气温趋势

- 季节温湿度关系

- 按季节划分的风向模式

📦 组件

鼓励

• 探索数据：为数据探索任务量身定制

工具

1. 加载csv

- 功能：将CSV文件加载到DataFrame中 - 论据： - csv_path （字符串，必填）：CSV文件的路径 - df_name （字符串，可选）：DataFrame的名称。如果未提供，则默认为df_1、df_2等

1. 运行脚本

- 函数：执行Python脚本 - 论据： - script （string，必填）：要执行的脚本

⚙️ 修改服务器

Claude桌面配置

• macOS： ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
• 窗户： %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

开发（未发布的服务器）

"mcpServers": {
  "mcp-server-ds": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/Users/username/src/mcp-server-ds",
      "run",
      "mcp-server-ds"
    ]
  }
}

已发布的服务器

"mcpServers": {
  "mcp-server-ds": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-ds"
    ]
  }
}

🛠️ 发展

建筑与出版

1. 同步依赖关系

   uv sync

1. 构建分发

   uv build

在dist/目录中生成源代码和轮分布。

1. 发布到PyPI

   uv publish

🤝 贡献

欢迎投稿！无论您是在修复错误、添加功能还是改进文档，您的帮助都会使这个项目变得更好。

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• 预期行为与实际行为
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📜 许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

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关于

这是一个开源项目，由 ReadingPlus。AI LLC.并接受整个社区的贡献。