Servidor Mcp Para Exploración de Datos

¿Qué es la Exploración de Datos del Servidor MCP?

La Exploración de Datos del Servidor MCP es un repositorio público creado por el usuario ### reading-plus-ai en GitHub. Este proyecto se centra en explorar datos del servidor MCP, proporcionando a los usuarios herramientas y recursos para analizar y visualizar datos del servidor de manera efectiva. El repositorio sirve como una plataforma para que desarrolladores y científicos de datos colaboren, compartan ideas y mejoren su comprensión de la dinámica de los datos del servidor.

Características de la Exploración de Datos del Servidor MCP

• Visualización de Datos: El repositorio incluye varias herramientas para visualizar datos del servidor, facilitando la interpretación de conjuntos de datos complejos.
• Colaboración: Fomenta las contribuciones de la comunidad, permitiendo a los usuarios bifurcar el repositorio y agregar sus mejoras o modificaciones.
• Código Abierto: Al ser un repositorio público, es accesible para cualquier persona interesada en explorar datos del servidor, promoviendo un entorno de código abierto.
• Documentación: Se proporciona documentación completa para guiar a los usuarios a través de la configuración y el uso de las herramientas disponibles en el repositorio.
• Comunidad Activa: Con un número creciente de estrellas y bifurcaciones, el repositorio cuenta con una comunidad activa que contribuye a su desarrollo y mejora.

Cómo Usar la Exploración de Datos del Servidor MCP

1. Accede al Repositorio: Visita la página de GitHub de la Exploración de Datos del Servidor MCP.
2. Clona el Repositorio: Usa Git para clonar el repositorio en tu máquina local:

   git clone https://github.com/reading-plus-ai/mcp-server-data-exploration.git
   

3. Explora la Documentación: Revisa el archivo README y otra documentación proporcionada dentro del repositorio para entender cómo usar las herramientas y características.
4. Ejecuta las Herramientas: Sigue las instrucciones para configurar y ejecutar las herramientas de exploración de datos en tu máquina local.
5. Contribuye: Si tienes mejoras o nuevas características que agregar, siéntete libre de bifurcar el repositorio, hacer tus cambios y enviar una solicitud de extracción.

Preguntas Frecuentes

¿Qué lenguajes de programación se utilizan en este repositorio?

El repositorio de Exploración de Datos del Servidor MCP utiliza principalmente Python para el análisis y la visualización de datos, junto con otros lenguajes según sea necesario para herramientas específicas.

¿Puedo contribuir al proyecto de Exploración de Datos del Servidor MCP?

¡Sí! Las contribuciones son bienvenidas. Puedes bifurcar el repositorio, hacer tus cambios y enviar una solicitud de extracción para revisión.

¿Hay una licencia para este repositorio?

Sí, el repositorio de Exploración de Datos del Servidor MCP está licenciado bajo la Licencia MIT, lo que permite su uso, modificación y distribución de forma gratuita.

¿Cómo puedo mantenerme actualizado sobre los cambios en el repositorio?

Puedes seguir el repositorio en GitHub para recibir notificaciones sobre actualizaciones, problemas y discusiones relacionadas con el proyecto.

¿Dónde puedo encontrar ayuda si encuentro problemas?

Puedes abrir un problema en la página del repositorio de GitHub para informar sobre problemas o pedir ayuda a la comunidad. Además, consulta la documentación para obtener consejos de solución de problemas.

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.

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/hwm8j9c422"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/hwm8j9c422/badge" alt="mcp-server-data-exploration MCP server" /></a>

🚀 Try it Out

1. Download Claude Desktop

   • Get it here

2. Install and Set Up

   • On macOS, run the following command in your terminal:

   python setup.py
   

3. Load Templates and Tools

   • Once the server is running, wait for the prompt template and tools to load in Claude Desktop.

4. 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

1. 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

2. 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

1. Sync Dependencies

   uv sync
   

2. Build Distributions

   uv build
   

   Generates source and wheel distributions in the dist/ directory.

3. 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

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About

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