VegaLite MCP Server

K čemu slouží “VegaLite” MCP Server?

VegaLite MCP Server je implementace Model Context Protocol (MCP) serveru, která poskytuje velkým jazykovým modelům (LLM) rozhraní pro vizualizaci dat pomocí syntaxe Vega-Lite. Připojením k tomuto serveru mohou AI asistenti a aplikace převzít úkoly jako ukládání tabulárních dat a generování vizualizací (grafy, diagramy apod.) definovaných pomocí specifikace Vega-Lite. To zlepšuje workflow vývojářů umožněním snadné programové vizualizace dat: LLM mohou jak spravovat datové sady, tak vytvářet vlastní vizuální výstupy, což je zásadní pro analýzu dat, reporting i výzkum. Server podporuje vracení buď celé specifikace Vega-Lite s přiloženými daty (v textovém režimu), nebo obrázku vizualizace ve formátu base64-kódovaného PNG (v obrazovém režimu), což jej činí flexibilním pro různé scénáře integrace.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou zdokumentovány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• save_data
  • Uloží tabulku agregovaných dat na server pro pozdější vizualizaci.
  • Vstupy:
    • name (string): Název datové tabulky k uložení.
    • data (pole): Pole objektů reprezentujících datovou tabulku.
  • Výstup: Zpráva o úspěšném uložení.
• visualize_data
  • Vizualizuje tabulku dat pomocí syntaxe Vega-Lite.
  • Vstupy:
    • data_name (string): Název datové tabulky, kterou chcete vizualizovat.
    • vegalite_specification (string): JSON řetězec reprezentující specifikaci Vega-Lite.
  • Výstup: Pokud je --output_type nastaveno na text, vrací kompletní specifikaci Vega-Lite s daty; pokud na png, vrací base64-kódovaný obrázek PNG.

Případy použití tohoto MCP serveru

• Analýza a vizualizace dat
  • Vývojáři a datoví analytici mohou nahrávat datové sady a programově vytvářet vlastní vizualizace (např. sloupcové nebo bodové grafy) pomocí specifikací Vega-Lite.
• Automatizovaný reporting
  • LLM mohou automaticky generovat a vizualizovat reporty ukládáním dat a tvorbou grafů pro business intelligence nebo výzkumné účely.
• Interaktivní průzkum dat
  • Umožňuje iterativní průzkum díky ukládání nových tabulek a jejich vizualizaci na vyžádání, což urychluje práci na projektech založených na datech.
• Vzdělávací nástroje
  • Lze integrovat do vzdělávacích platforem, kde studenti nebo uživatelé mohou vizualizovat datové sady a prakticky se seznamovat se základy vizualizace dat.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Windsurf.

Claude

1. Otevřete svůj soubor claude_desktop_config.json.
2. Najděte objekt mcpServers.
3. Přidejte VegaLite MCP Server pomocí následujícího úseku JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "datavis": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolute/path/to/mcp-datavis-server",
           "run",
           "mcp_server_datavis",
           "--output_type",
           "png" // nebo "text"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfigurační soubor.
5. Restartujte Claude Desktop a ověřte, že server běží.

Zabezpečení API klíčů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce ani příklady zabezpečení API klíčů.

Cursor

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Cursor.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Cline.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s AI agentem:

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

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci získá AI agent možnost využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “MCP-name” na skutečný název vašeho MCP serveru (například “vegalite”, “data-vis” apod.) a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Na základě výše uvedených tabulek je VegaLite MCP Server zaměřený a dobře zdokumentovaný co se týče nástrojů a přehledu, ale postrádá informace o prompty, zdrojích a nastavení zabezpečení, což omezuje jeho skóre pro okamžitou integraci.

Náš názor

MCP VegaLite server je přímočarý, s jasným rozhraním pro vizualizaci dat prostřednictvím LLM. Nicméně absence šablon promptů, zdrojů a bezpečnostních doporučení snižuje jeho použitelnost ve vyspělejších nebo produkčních scénářích. Jeho hlavní hodnota spočívá ve funkčních nástrojích pro ukládání a vizualizaci dat, celková úplnost a rozšiřitelnost jsou však omezené.

Hodnocení: 5/10

MCP skóre