Serveur Mcp pour l'exploration de données

Qu'est-ce que l'exploration des données du serveur MCP ?

L'exploration des données du serveur MCP est un dépôt public créé par l'utilisateur ### reading-plus-ai sur GitHub. Ce projet se concentre sur l'exploration des données du serveur MCP, fournissant aux utilisateurs des outils et des ressources pour analyser et visualiser efficacement les données du serveur. Le dépôt sert de plateforme pour les développeurs et les scientifiques des données afin de collaborer, partager des idées et améliorer leur compréhension des dynamiques des données du serveur.

Caractéristiques de l'exploration des données du serveur MCP

• Visualisation des données : Le dépôt comprend divers outils pour visualiser les données du serveur, facilitant ainsi l'interprétation des ensembles de données complexes.
• Collaboration : Il encourage les contributions de la communauté, permettant aux utilisateurs de forker le dépôt et d'ajouter leurs améliorations ou modifications.
• Open Source : Étant un dépôt public, il est accessible à quiconque s'intéresse à l'exploration des données du serveur, favorisant un environnement open-source.
• Documentation : Une documentation complète est fournie pour guider les utilisateurs à travers la configuration et l'utilisation des outils disponibles dans le dépôt.
• Communauté active : Avec un nombre croissant d'étoiles et de forks, le dépôt dispose d'une communauté active qui contribue à son développement et à son amélioration.

Comment utiliser l'exploration des données du serveur MCP

1. Accéder au dépôt : Visitez la page GitHub de l'exploration des données du serveur MCP.
2. Cloner le dépôt : Utilisez Git pour cloner le dépôt sur votre machine locale :

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

3. Explorer la documentation : Consultez le fichier README et d'autres documents fournis dans le dépôt pour comprendre comment utiliser les outils et les fonctionnalités.
4. Exécuter les outils : Suivez les instructions pour configurer et exécuter les outils d'exploration des données sur votre machine locale.
5. Contribuer : Si vous avez des améliorations ou de nouvelles fonctionnalités à ajouter, n'hésitez pas à forker le dépôt, à apporter vos modifications et à soumettre une demande de tirage.

Questions Fréquemment Posées

Quels langages de programmation sont utilisés dans ce dépôt ?

Le dépôt d'exploration des données du serveur MCP utilise principalement Python pour l'analyse et la visualisation des données, ainsi que d'autres langages selon les besoins pour des outils spécifiques.

Puis-je contribuer au projet d'exploration des données du serveur MCP ?

Oui ! Les contributions sont les bienvenues. Vous pouvez forker le dépôt, apporter vos modifications et soumettre une demande de tirage pour révision.

Y a-t-il une licence pour ce dépôt ?

Oui, le dépôt d'exploration des données du serveur MCP est sous licence MIT, permettant une utilisation, une modification et une distribution gratuites.

Comment puis-je rester informé des changements apportés au dépôt ?

Vous pouvez suivre le dépôt sur GitHub pour recevoir des notifications concernant les mises à jour, les problèmes et les discussions liées au projet.

Où puis-je trouver de l'aide si je rencontre des problèmes ?

Vous pouvez ouvrir un problème sur la page du dépôt GitHub pour signaler des problèmes ou demander de l'aide à la communauté. De plus, consultez la documentation pour des conseils de dépannage.

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.