MCP server pro průzkum dat

Co dělá MCP server “Průzkum dat”?

MCP server pro průzkum dat je univerzální nástroj navržený k propojení AI asistentů s externími datovými sadami pro interaktivní analýzu dat. Chová se jako osobní datový analytik a umožňuje uživatelům – zejména vývojářům a analytikům – snadno zkoumat komplexní datasety a získávat prakticky využitelné poznatky. Díky možnosti zpřístupnit AI agentům lokální CSV soubory a definovat témata průzkumu server zjednodušuje úkoly jako sumarizace trendů, generování analytických reportů a vizualizace dat. Integrace s hlavními AI platformami z něj dělá cennou součást pro databázové dotazy, konverzace založené na datech i automatizaci workflow, a to vše při zajištění bezpečné a plynulé práce s uživatelskými daty.

Seznam promptů

• explore-data
  • Šablona promptu, která vede AI k analýze zadaného CSV souboru na určité téma, například „Vzorce počasí v New Yorku“ nebo „Ceny nemovitostí v Kalifornii“. Uživatel zadává csv_path (cestu k lokálnímu souboru) a topic (téma průzkumu).

Seznam zdrojů

• Vstup CSV souboru
  • Uživatelé zadávají lokální cestu k CSV souboru, který slouží jako hlavní datový zdroj pro průzkum.
• Datasety z Kaggle
  • Podpora integrace s velkými veřejnými datasety z Kaggle, například z oblasti nemovitostí nebo historických dat o počasí.
• Analytické reporty
  • Generuje souhrny a reporty na základě analyzovaných dat, které lze sdílet nebo na ně odkazovat.
• Vizualizace
  • Vytváří grafické výstupy (například časové řady) z analyzovaného datasetu.

Seznam nástrojů

• V dostupné dokumentaci ani ve struktuře repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní nástroje.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Analýza trhu s nemovitostmi
  • Analýza rozsáhlých datasetů nemovitostí (například z Kaggle) za účelem zjištění trendů na konkrétních trzích, například v Kalifornii.
• Průzkum dat o počasí
  • Zkoumání vzorců počasí pomocí rozsáhlých historických datasetů pro identifikaci trendů nebo anomálií v libovolném městě.
• Automatizované shrnutí dat
  • Okamžité generování shrnutí nebo manažerských reportů z původních CSV souborů, což snižuje čas na ruční analýzu.
• Generování vizualizací
  • Vytváření vizuálních reprezentací (například teplotních trendů, rozložení cen) na podporu rozhodování založeného na datech.
• Oborově specifický výzkum
  • Využití AI asistovaného průzkumu pro cílená výzkumná témata zadáním relevantních datových sad a témat pro zaměřenou analýzu.

Jak server nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a Node.js.
2. Stáhněte nebo naklonujte repozitář MCP serveru pro průzkum dat.
3. Upravte svůj konfigurační soubor Windsurf a přidejte MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "data-exploration": {
         "command": "python",
         "args": ["setup.py"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že MCP server běží a je z Windsurf dostupný.

Claude

1. Stáhněte Claude Desktop z tohoto odkazu.
2. Naklonujte repozitář MCP serveru a přejděte do jeho adresáře.
3. Spusťte server příkazem:

   python setup.py
   

4. V Claude Desktop vyčkejte, až se načtou šablony promptů a nástroje.
5. Vyberte šablonu promptu “explore-data” a zadejte potřebné vstupy (csv_path, topic).

Cursor

1. Nainstalujte závislosti: Python a Node.js.
2. Naklonujte repozitář MCP serveru.
3. Přidejte konfiguraci MCP serveru do nastavení Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "data-exploration": {
         "command": "python",
         "args": ["setup.py"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že je server integrován a funkční.

Cline

1. Podle potřeby nainstalujte Python a Node.js.
2. Naklonujte repozitář a přejděte do jeho adresáře.
3. Přidejte konfiguraci MCP serveru do configu Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "data-exploration": {
         "command": "python",
         "args": ["setup.py"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Cline.
5. Zkontrolujte, že je server pro průzkum dat aktivní.

Zabezpečení API klíčů

Pokud server vyžaduje API klíče, nastavte je pomocí environmentálních proměnných pro větší bezpečnost:

{
  "mcpServers": {
    "data-exploration": {
      "command": "python",
      "args": ["setup.py"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Nahraďte "API_KEY" názvem vaší environmentální proměnné.

Jak tento MCP používat uvnitř toků (flows)

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho toku a připojte ji ke svému AI agentovi:

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

{
  "data-exploration": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení bude moci AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “data-exploration” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Na základě dostupné dokumentace a obsahu repozitáře je tento MCP server vhodný pro úlohy průzkumu a analýzy dat. Absence jasného seznamu nástrojů a explicitní podpory vzorkování nebo root funkcí mírně omezuje jeho flexibilitu pro pokročilé agentní workflow. Pro hlavní účel však nabízí velmi praktické využití a jasné kroky pro integraci.

MCP skóre