Visor de Conjuntos de Datos Servidor Mcp

¿Qué es el Visor de Conjuntos de Datos?

El ### Visor de Conjuntos de Datos es una herramienta poderosa diseñada para facilitar la exploración y visualización de conjuntos de datos. Permite a los usuarios navegar fácilmente a través de grandes conjuntos de datos, proporcionando una interfaz amigable que mejora la accesibilidad y comprensión de los datos. Esta herramienta es particularmente útil para investigadores, científicos de datos y cualquier persona interesada en analizar datos sin necesidad de un amplio conocimiento de programación.

Características del Visor de Conjuntos de Datos

• Interfaz Amigable: El Visor de Conjuntos de Datos ofrece un diseño intuitivo que simplifica el proceso de exploración de datos.
• Visualización de Datos: Los usuarios pueden visualizar datos en varios formatos, lo que facilita la identificación de tendencias y patrones.
• Soporte para Múltiples Formatos de Datos: La herramienta admite varios formatos de datos, permitiendo a los usuarios trabajar con CSV, JSON y más.
• Exploración de Datos Interactiva: Los usuarios pueden interactuar directamente con los datos, filtrando y ordenando para encontrar información específica rápidamente.
• Integración con Hugging Face: El Visor de Conjuntos de Datos está integrado con Hugging Face, proporcionando acceso a una amplia gama de conjuntos de datos para proyectos de aprendizaje automático e IA.

Cómo Usar el Visor de Conjuntos de Datos

1. Accede a la Herramienta: Navega al Visor de Conjuntos de Datos en GitHub o a través de la plataforma Hugging Face.
2. Sube Tu Conjunto de Datos: Puedes subir tu conjunto de datos en un formato compatible o seleccionar de los conjuntos de datos existentes disponibles en la herramienta.
3. Explora los Datos: Utiliza las características interactivas para filtrar, ordenar y visualizar los datos según sea necesario.
4. Analiza los Resultados: Aprovecha las herramientas de visualización para analizar tendencias e información de tu conjunto de datos.
5. Exporta Tus Hallazgos: Una vez que hayas completado tu análisis, puedes exportar los resultados para su uso posterior o informes.

Preguntas Frecuentes

¿Qué tipos de conjuntos de datos puedo usar con el Visor de Conjuntos de Datos?

Puedes usar varios tipos de conjuntos de datos, incluyendo CSV, JSON y otros formatos comunes. La herramienta está diseñada para manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

¿Hay algún costo asociado con el uso del Visor de Conjuntos de Datos?

No, el Visor de Conjuntos de Datos es una herramienta pública disponible de forma gratuita. Puedes acceder a ella sin ninguna suscripción o pago.

¿Puedo colaborar con otros usando el Visor de Conjuntos de Datos?

Sí, el Visor de Conjuntos de Datos permite características de colaboración, lo que permite a múltiples usuarios explorar y analizar conjuntos de datos juntos.

¿Cómo informo problemas o solicito características para el Visor de Conjuntos de Datos?

Puedes informar problemas o solicitar nuevas características visitando el repositorio de GitHub para el Visor de Conjuntos de Datos y enviando un problema en la sección de Problemas.

¿Hay documentación disponible para el Visor de Conjuntos de Datos?

Sí, hay documentación completa disponible en el repositorio de GitHub, proporcionando orientación sobre cómo usar la herramienta de manera efectiva.

Dataset Viewer MCP Server

An MCP server for interacting with the Hugging Face Dataset Viewer API, providing capabilities to browse and analyze datasets hosted on the Hugging Face Hub.

Features

Resources

• Uses dataset:// URI scheme for accessing Hugging Face datasets
• Supports dataset configurations and splits
• Provides paginated access to dataset contents
• Handles authentication for private datasets
• Supports searching and filtering dataset contents
• Provides dataset statistics and analysis

Tools

The server provides the following tools:

1. validate

   • Check if a dataset exists and is accessible
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier (e.g. 'stanfordnlp/imdb')
     • auth_token (optional): For private datasets

2. get_info

   • Get detailed information about a dataset
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • auth_token (optional): For private datasets

3. get_rows

   • Get paginated contents of a dataset
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • page (optional): Page number (0-based)
     • auth_token (optional): For private datasets

4. get_first_rows

   • Get first rows from a dataset split
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • auth_token (optional): For private datasets

5. get_statistics

   • Get statistics about a dataset split
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • auth_token (optional): For private datasets

6. search_dataset

   • Search for text within a dataset
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • query: Text to search for
     • auth_token (optional): For private datasets

7. filter

   • Filter rows using SQL-like conditions
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • config: Configuration name
     • split: Split name
     • where: SQL WHERE clause (e.g. "score > 0.5")
     • orderby (optional): SQL ORDER BY clause
     • page (optional): Page number (0-based)
     • auth_token (optional): For private datasets

8. get_parquet

   • Download entire dataset in Parquet format
   • Parameters:
     • dataset: Dataset identifier
     • auth_token (optional): For private datasets

Installation

Prerequisites

• Python 3.12 or higher
• uv - Fast Python package installer and resolver

Setup

1. Clone the repository:

git clone https://github.com/privetin/dataset-viewer.git
cd dataset-viewer

2. Create a virtual environment and install:

### Create virtual environment
uv venv

### Activate virtual environment
### On Unix:
source .venv/bin/activate
### On Windows:
.venv\Scripts\activate

### Install in development mode
uv add -e .

Configuration

Environment Variables

• HUGGINGFACE_TOKEN: Your Hugging Face API token for accessing private datasets

Claude Desktop Integration

Add the following to your Claude Desktop config file:

On Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

On MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "dataset-viewer": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "parent_to_repo/dataset-viewer",
        "run",
        "dataset-viewer"
      ]
    }
  }
}

License

MIT License - see LICENSE for details