Mcp-Server für Datenexploration

Übersicht

Was ist die MCP Server Datenexploration?

Die MCP Server Datenexploration ist ein öffentliches Repository, das vom Benutzer ### reading-plus-ai auf GitHub erstellt wurde. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Erkundung von Daten vom MCP-Server und bietet den Nutzern Werkzeuge und Ressourcen, um Serverdaten effektiv zu analysieren und zu visualisieren. Das Repository dient als Plattform für Entwickler und Datenwissenschaftler, um zusammenzuarbeiten, Erkenntnisse auszutauschen und ihr Verständnis der Dynamik von Serverdaten zu erweitern.

Funktionen der MCP Server Datenexploration

Datenvisualisierung: Das Repository enthält verschiedene Werkzeuge zur Visualisierung von Serverdaten, die es einfacher machen, komplexe Datensätze zu interpretieren.
Zusammenarbeit: Es fördert Beiträge aus der Community, sodass Nutzer das Repository forken und ihre Verbesserungen oder Modifikationen hinzufügen können.
Open Source: Als öffentliches Repository ist es für jeden zugänglich, der an der Erkundung von Serverdaten interessiert ist, und fördert ein Open-Source-Umfeld.
Dokumentation: Umfassende Dokumentation wird bereitgestellt, um die Nutzer bei der Einrichtung und Nutzung der im Repository verfügbaren Werkzeuge zu unterstützen.
Aktive Community: Mit einer wachsenden Anzahl von Sternen und Forks hat das Repository eine aktive Community, die zu seiner Entwicklung und Verbesserung beiträgt.

So verwenden Sie die MCP Server Datenexploration

Zugriff auf das Repository: Besuchen Sie die MCP Server Datenexploration GitHub-Seite.
Klonen Sie das Repository: Verwenden Sie Git, um das Repository auf Ihren lokalen Computer zu klonen:
```
git clone https://github.com/reading-plus-ai/mcp-server-data-exploration.git
```
Erkunden Sie die Dokumentation: Überprüfen Sie die README-Datei und andere Dokumentationen, die im Repository bereitgestellt werden, um zu verstehen, wie Sie die Werkzeuge und Funktionen nutzen können.
Führen Sie die Werkzeuge aus: Befolgen Sie die Anweisungen, um die Datenexplorationswerkzeuge auf Ihrem lokalen Computer einzurichten und auszuführen.
Beitragen: Wenn Sie Verbesserungen oder neue Funktionen hinzufügen möchten, können Sie das Repository gerne forken, Ihre Änderungen vornehmen und einen Pull-Request einreichen.

Häufig gestellte Fragen

Welche Programmiersprachen werden in diesem Repository verwendet?

Das Repository der MCP Server Datenexploration verwendet hauptsächlich Python für Datenanalyse und -visualisierung, zusammen mit anderen Sprachen, die für spezifische Werkzeuge benötigt werden.

Kann ich zum Projekt MCP Server Datenexploration beitragen?

Ja! Beiträge sind willkommen. Sie können das Repository forken, Ihre Änderungen vornehmen und einen Pull-Request zur Überprüfung einreichen.

Gibt es eine Lizenz für dieses Repository?

Ja, das Repository der MCP Server Datenexploration ist unter der MIT-Lizenz lizenziert, die die kostenlose Nutzung, Modifikation und Verbreitung erlaubt.

Wie kann ich über Änderungen am Repository auf dem Laufenden bleiben?

Sie können das Repository auf GitHub beobachten, um Benachrichtigungen über Updates, Probleme und Diskussionen im Zusammenhang mit dem Projekt zu erhalten.

Wo finde ich Hilfe, wenn ich auf Probleme stoße?

Sie können ein Issue auf der GitHub-Repository-Seite eröffnen, um Probleme zu melden oder um Hilfe von der Community zu bitten. Überprüfen Sie außerdem die Dokumentation auf Tipps zur Fehlersuche.

Detail

MCP Server for Data Exploration

MCP Server is a versatile tool designed for interactive data exploration.

Your personal Data Scientist assistant, turning complex datasets into clear, actionable insights.

🚀 Try it Out

Download Claude Desktop
- Get it here
Install and Set Up
- On macOS, run the following command in your terminal:
```
python setup.py
```
Load Templates and Tools
- Once the server is running, wait for the prompt template and tools to load in Claude Desktop.
Start Exploring
- Select the explore-data prompt template from MCP
- Begin your conversation by providing the required inputs:
  - csv_path: Local path to the CSV file
  - topic: The topic of exploration (e.g., "Weather patterns in New York" or "Housing prices in California")

Examples

These are examples of how you can use MCP Server to explore data without any human intervention.

Case 1: California Real Estate Listing Prices

Kaggle Dataset: USA Real Estate Dataset
Size: 2,226,382 entries (178.9 MB)
Topic: Housing price trends in California

Data Exploration Summary

Case 2: Weather in London

Kaggle Dataset: 2M+ Daily Weather History UK
Size: 2,836,186 entries (169.3 MB)
Topic: Weather in London
Report: View Report
Graphs:
- London Temperature Trends
  <img width="1622" alt="Screenshot 2024-12-09 at 12 48 56 AM" src="https://github.com/user-attachments/assets/9e70fe97-8af7-4221-b1e7-00197c88bb47">
- Temperature-Humidity Relationship by Season
  <img width="1623" alt="Screenshot 2024-12-09 at 12 47 54 AM" src="https://github.com/user-attachments/assets/f4ac60a8-30e3-4b10-b296-ba412c2922fa">
- Wind Direction Pattern by Season
  <img width="1622" alt="Screenshot 2024-12-09 at 12 47 00 AM" src="https://github.com/user-attachments/assets/2db01054-f948-4d2e-ba39-8de8fa59f83d">

📦 Components

Prompts

explore-data: Tailored for data exploration tasks

Tools

load-csv
- Function: Loads a CSV file into a DataFrame
- Arguments:
  - csv_path (string, required): Path to the CSV file
  - df_name (string, optional): Name for the DataFrame. Defaults to df_1, df_2, etc., if not provided
run-script
- Function: Executes a Python script
- Arguments:
  - script (string, required): The script to execute

⚙️ Modifying the Server

Claude Desktop Configurations

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

Development (Unpublished Servers)

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

Published Servers

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

🛠️ Development

Building and Publishing

Sync Dependencies
```
uv sync
```
Build Distributions
```
uv build
```
Generates source and wheel distributions in the dist/ directory.
Publish to PyPI
```
uv publish
```

🤝 Contributing

Contributions are welcome! Whether you're fixing bugs, adding features, or improving documentation, your help makes this project better.

Reporting Issues

If you encounter bugs or have suggestions, open an issue in the issues section. Include:

Steps to reproduce (if applicable)
Expected vs. actual behavior
Screenshots or error logs (if relevant)

📜 License

This project is licensed under the MIT License. See the LICENSE file for details.

💬 Get in Touch

Questions? Feedback? Open an issue or reach out to the maintainers. Let's make this project awesome together!

About

This is an open source project run by ReadingPlus.AI LLC. and open to contributions from the entire community.

{ "mcpServers": { "mcp-server-data-exploration": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/metorial/mcp-container--reading-plus-ai--mcp-server-data-exploration--mcp-server-data-exploration", "mcp-server-ds" ], "env": {} } } }