Integrace AntV MCP Serveru

K čemu slouží “AntV” MCP Server?

AntV MCP Server je specializovaný vizualizační server Model Context Protocol (MCP) určený pro generování více než 25 typů vizuálních grafů pomocí knihovny AntV. Funguje jako most mezi AI asistenty a výkonnými grafickými možnostmi AntV, což umožňuje workflowům poháněným AI vytvářet, upravovat a poskytovat vizualizace grafů na vyžádání. Díky zpřístupnění generování grafů jako MCP nástroje zlepšuje vývojové workflow v aplikacích, které vyžadují dynamickou vizualizaci dat, prezentaci poznatků a generování reportů. Server umožňuje klientům snadno požadovat grafy pro analytiku, dashboardy a business intelligence scénáře, vše standardizované prostřednictvím MCP rozhraní.

Seznam promptů

V repozitáři nebyly nalezeny žádné informace o šablonách promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou explicitně zdokumentovány žádné zdroje.

Seznam nástrojů

• Nástroj pro generování grafů
  Umožňuje AI klientům programově generovat širokou škálu vizuálních grafů (více než 20 typů, např. sloupcové, spojnicové, koláčové atd.) pomocí systému AntV. Tento nástroj abstrahuje složitost tvorby grafů, uživatelé pouze určí typ grafu a data a získají vizuální výstup.

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Automatizovaná vizualizace dat
  Vývojáři mohou automatizovat tvorbu grafů přímo z datových pipeline, což umožní rychlé a standardizované vizuální reporty v dashboardech nebo analytických aplikacích.
• Integrace do Business Intelligence
  Integrujte generování grafů do BI nástrojů, což umožní uživatelům i AI systémům vizualizovat trendy, porovnání a metriky na vyžádání.
• Tvorba reportů
  Vkládejte dynamické grafy do automaticky generovaných reportů a zvyšte tak srozumitelnost a dopad prezentovaných poznatků.
• Vzdělávací platformy
  Umožněte vzdělávacím platformám vytvářet interaktivní vizuální pomůcky a ilustrace založené na datech pro podporu porozumění.
• Podpora vizualizace pro AI asistenty
  Vybavte AI asistenty schopností generovat a zobrazovat grafy v odpovědi na dotazy uživatelů, což dělá konverzace informativnější a vizuálně poutavé.

Jak ho nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf.
3. Najděte sekci mcpServers.
4. Přidejte AntV MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
6. Ověřte běh serveru v dashboardu Windsurf.

Claude

1. Nainstalujte Node.js, pokud není přítomen.
2. Přistupte ke konfiguračnímu souboru Claude.
3. Přidejte AntV MCP Server pod klíč mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Potvrďte připojení serveru.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Otevřete soubor nastavení Cursoru.
3. Vložte konfiguraci AntV MCP Serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte dostupnost grafických nástrojů v nabídce nástrojů.

Cline

1. Podle potřeby nainstalujte Node.js.
2. Najděte konfigurační soubor pro Cline.
3. Přidejte konfiguraci AntV MCP Serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Cline.
5. Ověřte nastavení požadavkem na generování grafu.

Zabezpečení API klíčů Pro zabezpečení API klíčů a citlivých údajů používejte proměnné prostředí. Ukázková konfigurace:

{
  "mcpServers": {
    "antv-chart": {
      "command": "npx",
      "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Nahraďte "API_KEY" názvem vaší skutečné proměnné prostředí.

Jak tento MCP používat uvnitř flowů

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a připojte ji k AI agentovi:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. Do sekce systémové MCP konfigurace vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "antv-chart": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci je AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “antv-chart” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL svou vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Náš názor

AntV MCP Server je vysoce specializovaný na generování a vizualizaci grafů, nabízí jasný přínos pro analytické a vizuálně orientované workflowy. Dokumentace však postrádá detaily o šablonách promptů, zdrojích, sampling supportu a podpoře roots. Pro developery zaměřené na vizualizaci je to cílený a hodnotný nástroj, širší MCP funkce však nejsou plně rozvedeny.

Hodnocení MCP