proj MCP synthetic data

mcpsdg

使用SDV库创建MCP服务器以生成合成数据。

设置

安装 uv 作为主包管理器

brew install uv
uv init
uv venv
source .venv/bin/activate

包裹

uv add sdv fastmcp pandas

运行检查器进行本地测试： npx @modelcontextprotocol/inspector uv run main.py

安装 Claude Desktop 作为MCP客户端（或任何其他MCP客户端）。

• 更新 claude_desktop_config.json Claude Desktop连接到MCP服务器（本地托管）

MCP工具

1. 生成工具：使用SDV合成器从真实数据创建合成数据
2. 评估工具：通过评估统计相似性来评估合成数据与真实数据的质量，以确定合成数据捕获了哪些真实数据模式
3. 可视化工具：生成可视化结果，以比较特定列的真实数据和合成数据

执行

提示在Claude Desktop中运行：

1. 为文件夹“…”中的数据生成合成数据
2. 评估为位于“…”的实际数据文件夹生成的合成数据
3. 可视化guests表中的amenities_fee列，并将此特定列的合成数据分布与实际数据分布进行比较

技术栈

Python

核心概念

AI, MCP

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](https://github.com/syahriikram)