CSV文件的Vibe预处理和分析MCP服务器
一个强大的MCP（模型控制协议）服务器，用于预处理和分析CSV文件。该服务器通过直观的界面提供了一套用于数据操作、可视化和分析的工具。
特性
- 数据加载和管理
- 从指定的工作目录加载CSV文件 - 设置和管理工作目录 - 列出工作目录中的文件 - 将处理后的数据帧保存到新文件
- 数据预处理
- 处理列中的混合数据类型 - 使用各种策略管理空值： - 删除包含空值的行 - 填写平均值/中位数/众数 - 正向/反向填充 - 填充常数值 - 删除并重命名列 - 运行自定义数据帧编辑代码 - 将处理后的数据保存到新文件
- 数据分析
- 生成全面的数据描述 - 使用可视化创建相关性矩阵 - 处理列中的混合数据类型 - 运行自定义分析代码
- 数据可视化
- 创建各种类型的绘图： - 折线图 - 条形图 - 散点图 - KDE柱状图 - 箱形图 - 小提琴情节 - 饼图 - 计数图 - 核密度估计图 - 通过代码生成自定义图形 - 将可视化保存到工作目录 - 运行自定义可视化代码
安装说明
先决条件
- Python 3.x
- uv（推荐的包管理器）。我建议使用 紫外线 管理服务器。
安装
- 添加MCP和所需的依赖关系：
uv add "mcp[cli]"
uv add pandas matplotlib seaborn numpy- 在Claude Desktop中安装服务器：
mcp install server.py带管道的替代安装
如果你更喜欢使用pip：
pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib seaborn numpy用法
- 启动MCP服务器：
uv run mcp- 使用MCP检查器测试服务器：
mcp dev server.py您可以在以下位置安装此服务器 克劳德桌面 并通过运行以下命令立即与之交互：
mcp install server.py或者，您可以使用MCP检查器进行测试：
mcp dev server.py可用工具
数据管理
send_work_dir()：检索当前工作目录set_work_dir(new_work_dir)：设置新的工作目录list_work_dir_files()：列出当前工作目录中的文件load_csv(filename)：将CSV文件加载到系统中save_global_df(filename)：将当前数据帧保存到文件
数据预处理
handle_column_mixed_types()：处理混合数据类型的列handle_null_values(strategy, columns)：使用各种策略处理数据集中的空值drop_columns(columns)：删除指定的列rename_columns(column_mapping)：重命名数据帧中的列run_custom_df_edit_code(code)：执行自定义数据帧操作代码
数据分析
describe_df()：生成数据帧的统计摘要generate_correlation_matrix()：使用可视化创建相关矩阵
数据可视化
plot_graph(graph_type, x_column, y_column, output_filename)：创建各种类型的绘图
- 支持的图形类型：线条、条形图、散点图、历史图、方框图、小提琴图、饼图、计数图、kde图
run_custom_graph_code(code)：执行自定义可视化代码
环境变量
WORK_DIR：文件读取和保存的工作目录
错误处理
该服务器包括全面的错误处理功能，用于：
- 缺少工作目录
- 找不到文件错误
- 数据加载和处理错误
- 对空数据帧的操作无效
- 混合数据类型处理
- 自定义代码执行错误
- 列名无效
- 图形类型无效
- 空值处理错误
贡献
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