Mcp Server Per Esplorazione Dati

Che cos'è l'Esplorazione dei Dati del Server MCP?

L'Esplorazione dei Dati del Server MCP è un repository pubblico creato dall'utente ### reading-plus-ai su GitHub. Questo progetto si concentra sull'esplorazione dei dati del server MCP, fornendo agli utenti strumenti e risorse per analizzare e visualizzare efficacemente i dati del server. Il repository funge da piattaforma per sviluppatori e scienziati dei dati per collaborare, condividere intuizioni e migliorare la loro comprensione delle dinamiche dei dati del server.

Caratteristiche dell'Esplorazione dei Dati del Server MCP

• Visualizzazione dei Dati: Il repository include vari strumenti per visualizzare i dati del server, rendendo più facile interpretare set di dati complessi.
• Collaborazione: Incoraggia i contributi della comunità, consentendo agli utenti di forkare il repository e aggiungere i loro miglioramenti o modifiche.
• Open Source: Essendo un repository pubblico, è accessibile a chiunque sia interessato a esplorare i dati del server, promuovendo un ambiente open-source.
• Documentazione: Viene fornita una documentazione completa per guidare gli utenti attraverso l'installazione e l'uso degli strumenti disponibili nel repository.
• Comunità Attiva: Con un numero crescente di stelle e fork, il repository ha una comunità attiva che contribuisce al suo sviluppo e miglioramento.

Come Utilizzare l'Esplorazione dei Dati del Server MCP

1. Accedi al Repository: Visita la pagina GitHub dell'Esplorazione dei Dati del Server MCP.
2. Clona il Repository: Usa Git per clonare il repository sulla tua macchina locale:

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

3. Esplora la Documentazione: Rivedi il file README e altra documentazione fornita all'interno del repository per capire come utilizzare gli strumenti e le funzionalità.
4. Esegui gli Strumenti: Segui le istruzioni per configurare ed eseguire gli strumenti di esplorazione dei dati sulla tua macchina locale.
5. Contribuisci: Se hai miglioramenti o nuove funzionalità da aggiungere, sentiti libero di forkare il repository, apportare le tue modifiche e inviare una pull request.

Domande Frequenti

Quali linguaggi di programmazione sono utilizzati in questo repository?

Il repository dell'Esplorazione dei Dati del Server MCP utilizza principalmente Python per l'analisi e la visualizzazione dei dati, insieme ad altri linguaggi secondo necessità per strumenti specifici.

Posso contribuire al progetto dell'Esplorazione dei Dati del Server MCP?

Sì! I contributi sono benvenuti. Puoi forkare il repository, apportare le tue modifiche e inviare una pull request per la revisione.

Esiste una licenza per questo repository?

Sì, il repository dell'Esplorazione dei Dati del Server MCP è concesso in licenza sotto la Licenza MIT, che consente l'uso, la modifica e la distribuzione gratuite.

Come posso rimanere aggiornato sulle modifiche al repository?

Puoi seguire il repository su GitHub per ricevere notifiche su aggiornamenti, problemi e discussioni relative al progetto.

Dove posso trovare aiuto se incontro problemi?

Puoi aprire un problema sulla pagina del repository GitHub per segnalare problemi o chiedere aiuto alla comunità. Inoltre, controlla la documentazione per suggerimenti sulla risoluzione dei problemi.

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.

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