VegaLite MCP Server

Was macht der “VegaLite” MCP Server?

Der VegaLite MCP Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP) Servers, die großen Sprachmodellen (LLMs) eine Schnittstelle für die Datenvisualisierung mit Vega-Lite-Syntax bietet. Durch die Verbindung mit diesem Server können KI-Assistenten und Anwendungen Aufgaben wie das Speichern tabellarischer Daten und das Generieren von Visualisierungen (Diagramme, Grafiken usw.), die in der Vega-Lite-Spezifikation definiert sind, auslagern. Dies verbessert die Workflows von Entwicklern, indem eine nahtlose programmgesteuerte Datenvisualisierung ermöglicht wird, sodass LLMs sowohl Datensätze verwalten als auch individuelle visuelle Ausgaben erzeugen können – essenziell für Datenanalyse, Reporting und Forschung. Der Server unterstützt sowohl die Rückgabe der vollständigen Vega-Lite-Spezifikation mit angehängten Daten (im Textmodus) als auch eines base64-kodierten PNG-Bildes der Visualisierung (im Bildmodus) und ist somit flexibel für verschiedene Integrationsszenarien einsetzbar.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Prompt-Templates aufgelistet.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

• save_data
  • Speichert eine Tabelle mit Datenaggregationen auf dem Server zur späteren Visualisierung.
  • Eingaben:
    • name (string): Name der zu speichernden Datentabelle.
    • data (array): Array von Objekten, die die Datentabelle repräsentieren.
  • Rückgabe: Erfolgsnachricht.
• visualize_data
  • Visualisiert eine Datentabelle mit Vega-Lite-Syntax.
  • Eingaben:
    • data_name (string): Name der zu visualisierenden Datentabelle.
    • vegalite_specification (string): JSON-String, der die Vega-Lite-Spezifikation darstellt.
  • Rückgabe: Wenn --output_type auf text gesetzt ist, wird die vollständige Vega-Lite-Spezifikation mit Daten zurückgegeben; bei png wird ein base64-kodiertes PNG-Bild geliefert.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenanalyse und Visualisierung
  • Entwickler und Data Scientists können Datensätze hochladen und individuelle Visualisierungen (z. B. Balkendiagramme, Streudiagramme) programmgesteuert mit Vega-Lite-Spezifikationen erzeugen.
• Automatisiertes Reporting
  • LLMs können Berichte automatisiert erstellen und visualisieren, indem sie Daten speichern und Diagramme für Business Intelligence oder Forschungszwecke generieren.
• Interaktive Datenexploration
  • Ermöglicht iterative Exploration durch das Speichern neuer Datentabellen und deren Visualisierung auf Abruf – das vereinfacht datengetriebene Workflows.
• Bildungstools
  • Kann in Bildungsplattformen integriert werden, um Lernenden oder Nutzern die Visualisierung von Datensätzen und das interaktive Erlernen von Prinzipien der Datenvisualisierung zu ermöglichen.

Einrichtung

Windsurf

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Windsurf aufgeführt.

Claude

1. Öffnen Sie Ihre claude_desktop_config.json.
2. Suchen Sie das Objekt mcpServers.
3. Fügen Sie den VegaLite MCP Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei.
5. Starten Sie Claude Desktop neu und vergewissern Sie sich, dass der Server läuft.

Absicherung von API-Schlüsseln

Im Repository sind keine spezifischen Anweisungen oder Beispiele zur Absicherung von API-Schlüsseln enthalten.

Cursor

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Cursor aufgeführt.

Cline

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Cline aufgeführt.

Nutzung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Tragen Sie im Abschnitt System-MCP-Konfiguration die Details Ihres MCP Servers im folgenden JSON-Format ein:

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

Sobald die Konfiguration abgeschlossen ist, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf all seine Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “MCP-Name” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP Servers zu ersetzen (z. B. “vegalite”, “data-vis” usw.) und die URL durch die Ihres MCP Servers zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf obiger Tabelle ist der VegaLite MCP Server fokussiert und im Hinblick auf Tools und Übersicht gut dokumentiert, es fehlen jedoch Informationen zu Prompts, Ressourcen und Sicherheitskonfiguration – was seine Integration out-of-the-box einschränkt.

Unsere Meinung

Der MCP VegaLite Server ist unkompliziert, mit einer klaren Schnittstelle zur Datenvisualisierung über LLMs. Das Fehlen von Prompt-Templates, Ressourcen und Sicherheitsrichtlinien mindert jedoch die Nutzbarkeit für fortgeschrittene oder produktive Szenarien. Sein Hauptwert liegt in den funktionalen Tools zum Speichern und Visualisieren von Daten, jedoch sind Gesamtvollständigkeit und Erweiterbarkeit limitiert.

Bewertung: 5/10

MCP Bewertung