VegaLite MCP Server

Hvad gør “VegaLite” MCP Server?

VegaLite MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server-implementering, der giver store sprogmodeller (LLMs) en grænseflade til at visualisere data med Vega-Lite-syntaks. Ved at forbinde til denne server kan AI-assistenter og applikationer overlade opgaver som at gemme tabeldata og generere visualiseringer (diagrammer, grafer mv.), defineret i Vega-Lite-specifikationen. Dette styrker udviklerens arbejdsgange ved at muliggøre problemfri programmatisk datavisualisering, så LLMs både kan håndtere datasæt og producere brugerdefinerede visuelle outputs, hvilket er essentielt for dataanalyse, rapportering og forskning. Serveren understøtter returnering af enten hele Vega-Lite-specifikationen med data vedhæftet (i teksttilstand) eller et base64-kodet PNG-billede af visualiseringen (i billedtilstand), hvilket gør den fleksibel til forskellige integrationsscenarier.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er angivet i repoet.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er dokumenteret i repoet.

Liste over værktøjer

• save_data
  • Gemmer en tabel af dataaggregeringer på serveren til senere visualisering.
  • Inputs:
    • name (string): Navn på den datatabel, der skal gemmes.
    • data (array): Array af objekter, der repræsenterer datatabellen.
  • Returnerer: Succesbesked.
• visualize_data
  • Visualiserer en datatabel ved hjælp af Vega-Lite-syntaks.
  • Inputs:
    • data_name (string): Navn på den datatabel, der skal visualiseres.
    • vegalite_specification (string): JSON-streng, der repræsenterer Vega-Lite-specifikationen.
  • Returnerer: Hvis --output_type er sat til text, returneres hele Vega-Lite-specifikationen med data; hvis sat til png, returneres et base64-kodet PNG-billede.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Dataanalyse og visualisering
  • Udviklere og dataforskere kan uploade datasæt og programmæssigt generere brugerdefinerede visualiseringer (fx søjlediagrammer, scatterplots) med Vega-Lite-specifikationer.
• Automatiseret rapportering
  • LLMs kan automatisk generere og visualisere rapporter ved at gemme data og producere diagrammer til business intelligence eller forskning.
• Interaktiv dataudforskning
  • Muliggør iterativ udforskning ved at gemme nye datatabeller og visualisere dem efter behov, hvilket effektiviserer arbejdsgange for datadrevne projekter.
• Undervisningsværktøjer
  • Kan integreres i undervisningsplatforme, så studerende eller brugere kan visualisere datasæt og lære om datavisualiseringsprincipper interaktivt.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen opsætningsinstruktioner for Windsurf er angivet i repoet.

Claude

1. Åbn din claude_desktop_config.json.
2. Find objektet mcpServers.
3. Tilføj VegaLite MCP Server med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationsfilen.
5. Genstart Claude Desktop og bekræft, at serveren kører.

Sikring af API-nøgler

Ingen specifikke instruktioner eller eksempler på sikring af API-nøgler er angivet i repoet.

Cursor

Ingen opsætningsinstruktioner for Cursor er angivet i repoet.

Cline

Ingen opsætningsinstruktioner for Cline er angivet i repoet.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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. Indsæt i systemets MCP-konfigurationssektion dine MCP-server-oplysninger med dette JSON-format:

{
  "MCP-name": {
    "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 egenskaber. Husk at ændre “MCP-name” til det faktiske navn på din MCP-server (fx “vegalite”, “data-vis” osv.) og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på ovenstående tabel er VegaLite MCP Server fokuseret og veldokumenteret i forhold til værktøjer og overblik, men mangler information om prompts, ressourcer og sikkerhedsopsætning, hvilket begrænser dens out-of-the-box integrationsscore.

Vores vurdering

MCP VegaLite-serveren er ligetil med en klar grænseflade til datavisualisering via LLMs. Fraværet af prompt-skabeloner, ressourcer og sikkerhedsanvisninger trækker dog ned på dens anvendelighed for mere avancerede eller produktionsklare scenarier. Dens primære værdi ligger i de funktionelle værktøjer til lagring og visualisering af data, men den samlede fuldstændighed og udvidelsesmulighed er begrænset.

Bedømmelse: 5/10

MCP-score