AntV MCP Server-integration

Hvad gør “AntV” MCP Server?

AntV MCP Server er en visualiserings Model Context Protocol (MCP) server designet til at generere over 25 typer visuelle diagrammer ved brug af AntV-diagram-biblioteket. Den fungerer som bro mellem AI-assistenter og AntV’s kraftfulde diagramfunktioner, hvilket gør det muligt for AI-drevne arbejdsgange at oprette, manipulere og levere diagramvisualiseringer efter behov. Ved at udstille diagramgenerering som et MCP-værktøj forbedrer den udviklingsarbejdsgange i applikationer, der kræver dynamisk datavisualisering, præsentation af indsigter og rapportgenerering. Serveren gør det nemt for klienter at anmode om diagrammer til analyser, dashboards og business intelligence-scenarier, alt sammen standardiseret via MCP-grænsefladen.

Liste over prompts

Ingen information fundet om prompt-skabeloner i arkivet.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer dokumenteret i arkivet.

Liste over værktøjer

• Diagramgenereringsværktøj
  Gør det muligt for AI-klienter programmatisk at generere et bredt udvalg af visuelle diagrammer (over 20 typer, f.eks. søjle-, linje-, cirkeldiagram osv.) ved brug af AntV-diagram-systemet. Dette værktøj abstraherer kompleksiteten i diagramoprettelse, så brugere kan angive diagramtype og data og modtage et gengivet visuelt output.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret datavisualisering
  Udviklere kan automatisere oprettelsen af diagrammer direkte fra datapipelines, hvilket muliggør hurtig og standardiseret visuel rapportering i dashboards eller analyseapplikationer.
• Business Intelligence-integration
  Integrér diagramgenerering i BI-værktøjer, så brugere og AI-systemer kan visualisere tendenser, sammenligninger og målinger efter behov.
• Rapportgenerering
  Indlejr dynamiske diagrammer i automatisk genererede rapporter, hvilket forbedrer tydeligheden og effekten af præsenterede indsigter.
• Uddannelsesplatforme
  Gør læringsplatforme i stand til at oprette interaktive visuelle hjælpemidler og datadrevne illustrationer for at understøtte forståelsen.
• Visualiseringsstøtte til AI-assistent
  Udstyr AI-assistenter med evnen til at generere og vise diagrammer som svar på brugerforespørgsler, hvilket gør samtaler mere informative og visuelt engagerende.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret på dit system.
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Find sektionen mcpServers.
4. Tilføj AntV MCP Server med følgende JSON-udsnit:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificér, at serveren kører fra Windsurf-dashboardet.

Claude

1. Installer Node.js, hvis det ikke er til stede.
2. Gå til Claudes konfigurationsfil.
3. Tilføj AntV MCP Server under mcpServers-nøglen:

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

4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft, at serveren er forbundet.

Cursor

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Åbn Cursors indstillingsfil.
3. Indsæt AntV MCP Server-konfigurationen:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek tilgængeligheden af diagramværktøjer i værktøjspaletten.

Cline

1. Installer Node.js om nødvendigt.
2. Find konfigurationsfilen for Cline.
3. Tilføj AntV MCP Server-konfigurationen:

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

4. Gem filen og genstart Cline.
5. Valider opsætningen ved at anmode om generering af et diagram.

Sikring af API-nøgler For at sikre API-nøgler og følsomme input, brug miljøvariabler. Eksempel på konfiguration:

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

Erstat "API_KEY" med navnet på din faktiske miljøvariabel.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “antv-chart” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Vores vurdering

AntV MCP Server er højt specialiseret til diagramgenerering og visualisering og tilbyder klar nytteværdi for analyser og visuelt-fokuserede arbejdsgange. Dokumentationen mangler dog detaljer om prompt-skabeloner, ressourcer, sampling og roots-support. For udviklere med fokus på visualisering er det et målrettet og værdifuldt værktøj, men bredere MCP-funktioner er ikke fuldt ud belyst.

MCP-score