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mcp-server-data-exploration

MCP Server是一个交互式数据探索工具,帮助用户将复杂数据集转化为清晰可操作的见解。

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README

🚀 MCP 服务器用于数据探索

MCP 服务器是一款功能强大的工具,专为交互式数据探索设计。它就像您的个人数据科学家助手,能将复杂的数据集转化为清晰、可操作的见解。

点击此处

🚀 快速开始

1. 下载 Claude 桌面版

获取地址:这里

2. 安装与设置

在 macOS 上,运行以下命令:

python setup.py

3. 加载模板和工具

设置完成后,在 MCP 服务器中添加以下内容:

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

重启 Claude 桌面版以应用更改。

4. 开始使用

run-script --script "print('Hello, MCP Server!')"

✨ 主要特性

MCP 服务器是您的个人数据科学家助手,可将复杂数据集转化为清晰、可操作的见解,助力交互式数据探索。

💻 使用示例

基本用法

加载数据

load data using the `load_script` function.

执行脚本

runSCRIPT --script "your_script.py"

高级用法

案例一:基本数据处理

import pandas as pd

# 加载数据
data = load_data(csv_path="your_data.csv")

# 查看数据摘要
print(data.head())

案例二:复杂数据分析

from advanced_module import analyze_data

# 执行分析
result = analyze_data(data)

# 可视化结果
plot_results(result)

🔧 技术细节

项目结构

mcp-server-ds/
├── server.py          # 主服务器文件
├── scripts/          # 存放可执行脚本的目录
│   └── your_script.py
└── config/           # 配置文件存放位置
    └── settings.json

贡献指南

如何提交修复

  1. 报告问题: 提交 ISSUE 时,请提供以下信息:
  • 复现步骤(如适用)
  • 期望行为与实际行为的对比
  • 截图或错误日志(如相关)
  1. 创建分支
git checkout -b feature/your-feature-name
  1. 提交代码 确保添加所有修改的文件:
git add .

提交更改:

git commit -m "你的提交信息"
  1. 发起拉取请求 在 GitHub 上提出 Pull Request,并在描述中说明修改内容。

如何添加新功能

  1. 讨论可行性 在 ISSUE 区或 Discussions 中提出您的想法,与维护者协商。
  2. 实现功能 确保代码遵循项目编码规范,添加相应的文档和测试用例。
  3. 提交 Pull Request 提供详细的描述,说明新增的功能及其价值。

📄 许可证

此项目基于 MIT 许可证开源。更多详情请查阅 LICENSE 文件。

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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端