Data Exploration MCP Server

Was macht der “Data Exploration” MCP Server?

Der Data Exploration MCP Server ist ein vielseitiges Tool, das entwickelt wurde, um KI-Assistenten mit externen Datensätzen für interaktive Datenanalysen zu verbinden. Er fungiert als persönlicher Data Scientist-Assistent und befähigt insbesondere Entwickler und Analysten, komplexe Datensätze einfach zu erkunden und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den Zugriff von KI-Agenten auf lokale CSV-Dateien und die Definition von Analyse-Themen vereinfacht der Server Aufgaben wie das Zusammenfassen von Trends, das Erstellen analytischer Berichte und die Visualisierung von Daten. Die Integration mit führenden KI-Plattformen macht ihn zu einer wertvollen Komponente für Datenbankabfragen, datengetriebene Konversationen und Workflow-Automatisierung – und ermöglicht zugleich eine nahtlose und sichere Interaktion mit benutzerseitigen Daten.

Liste der Prompts

• explore-data
  • Eine Prompt-Vorlage, die die KI anleitet, eine bereitgestellte CSV-Datei zu einem bestimmten Thema zu analysieren, z. B. “Wetterverläufe in New York” oder “Immobilienpreise in Kalifornien”. Nutzer geben den csv_path (Pfad zur lokalen Datei) und das topic (Untersuchungsthema) an.

Liste der Ressourcen

• CSV-Datei-Eingabe
  • Nutzer geben den lokalen Pfad zu einer CSV-Datei an, die als Hauptdatenquelle für die Analyse dient.
• Kaggle-Datensätze
  • Unterstützt die Integration mit großen öffentlichen Datensätzen von Kaggle, wie Immobilien- oder Wetterhistorie-Datensätzen.
• Analytische Berichte
  • Erstellt Zusammenfassungen und Berichte auf Basis der analysierten Daten, die geteilt oder referenziert werden können.
• Visualisierungen
  • Generiert grafische Ausgaben (z. B. Trenddiagramme) aus dem analysierten Datensatz.

Liste der Tools

• In der verfügbaren Dokumentation oder im Repository sind keine expliziten Tools aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Immobilienmarktanalyse
  • Analysieren Sie große Immobiliendatensätze (z. B. von Kaggle), um Trends auf regionalen Märkten wie in Kalifornien zu erkennen.
• Wetterdaten-Exploration
  • Erkunden Sie Wetterverläufe anhand umfangreicher historischer Datensätze, um Trends oder Anomalien für beliebige Städte zu identifizieren.
• Automatisierte Datenzusammenfassung
  • Erstellen Sie auf Knopfdruck Zusammenfassungen oder Management-Berichte aus Roh-CSV-Dateien und sparen Sie manuelle Analysen.
• Visualisierungserstellung
  • Erzeugen Sie visuelle Darstellungen (z. B. Temperaturverläufe, Preisverteilungen), um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
• Fachspezifische Forschung
  • Nutzen Sie KI-gestützte Exploration gezielt für Forschungsthemen, indem Sie relevante Datensätze und Themen für die Analyse bereitstellen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python und Node.js installiert sind.
2. Laden Sie das Data Exploration MCP Server Repository herunter oder klonen Sie es.
3. Bearbeiten Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei, um den MCP Server einzubinden:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der MCP Server läuft und über Windsurf erreichbar ist.

Claude

1. Laden Sie Claude Desktop hier herunter.
2. Klonen Sie das MCP Server Repository und wechseln Sie in das Verzeichnis.
3. Starten Sie den Server mit:

   python setup.py
   

4. Warten Sie in Claude Desktop, bis Prompt-Vorlagen und Tools geladen sind.
5. Wählen Sie die “explore-data” Prompt-Vorlage aus und geben Sie die benötigten Eingaben (csv_path, topic) ein.

Cursor

1. Installieren Sie die Voraussetzungen: Python und Node.js.
2. Klonen Sie das MCP Server Repository.
3. Fügen Sie die MCP Server-Konfiguration in den Cursor-Einstellungen hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Bestätigen Sie, dass der Server integriert und betriebsbereit ist.

Cline

1. Installieren Sie bei Bedarf Python und Node.js.
2. Klonen Sie das Repository und wechseln Sie in das Verzeichnis.
3. Fügen Sie die MCP Server-Konfiguration in die Cline-Konfig ein:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Data Exploration Server aktiv ist.

API-Schlüssel absichern

Falls der Server API-Schlüssel benötigt, setzen Sie diese sicher über Umgebungsvariablen:

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

Ersetzen Sie "API_KEY" durch den tatsächlichen Namen Ihrer Umgebungsvariable.

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich Ihre MCP Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “data-exploration” entsprechend dem tatsächlichen Namen Ihres MCP Servers zu ändern und die URL durch Ihre MCP Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf der verfügbaren Dokumentation und dem Repository-Inhalt eignet sich dieser MCP Server sehr gut für Aufgaben der Datenexploration und -analyse. Das Fehlen einer expliziten Tool-Liste und klarer Sampling- oder Roots-Unterstützung schränkt jedoch die Flexibilität für fortgeschrittene agentenbasierte Workflows etwas ein. Für den Hauptzweck bietet er jedoch einen soliden Nutzen und klare Integrationsschritte.

MCP Score