Servidor MCP VegaLite

¿Qué hace el Servidor MCP “VegaLite”?

El Servidor MCP VegaLite es una implementación del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona a los modelos de lenguaje grande (LLM) una interfaz para visualizar datos usando la sintaxis de Vega-Lite. Al conectarse a este servidor, los asistentes de IA y las aplicaciones pueden delegar tareas como guardar datos tabulares y generar visualizaciones (gráficos, diagramas, etc.) definidas en la especificación Vega-Lite. Esto mejora los flujos de trabajo de los desarrolladores al permitir la visualización programática de datos sin interrupciones, permitiendo que los LLM gestionen conjuntos de datos y produzcan salidas visuales personalizadas, esenciales para el análisis de datos, reportes e investigación. El servidor soporta la devolución de la especificación Vega-Lite completa con los datos adjuntos (en modo texto) o una imagen PNG codificada en base64 de la visualización (en modo imagen), lo que lo hace flexible para varios escenarios de integración.

Lista de Prompts

No hay plantillas de prompts listadas en el repositorio.

Lista de Recursos

No se documentan recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• save_data
  • Guarda una tabla de agregaciones de datos en el servidor para su posterior visualización.
  • Entradas:
    • name (string): Nombre de la tabla de datos a guardar.
    • data (array): Array de objetos que representan la tabla de datos.
  • Devuelve: Mensaje de éxito.
• visualize_data
  • Visualiza una tabla de datos usando la sintaxis de Vega-Lite.
  • Entradas:
    • data_name (string): Nombre de la tabla de datos a visualizar.
    • vegalite_specification (string): Cadena JSON que representa la especificación Vega-Lite.
  • Devuelve: Si --output_type está en text, devuelve la especificación Vega-Lite completa con los datos; si está en png, devuelve una imagen PNG codificada en base64.

Casos de uso de este Servidor MCP

• Análisis y Visualización de Datos
  • Desarrolladores y científicos de datos pueden subir conjuntos de datos y generar visualizaciones personalizadas (por ejemplo, gráficos de barras, diagramas de dispersión) programáticamente usando especificaciones Vega-Lite.
• Reportes Automatizados
  • Los LLM pueden generar y visualizar reportes automáticamente al guardar datos y producir gráficos para inteligencia de negocios o propósitos de investigación.
• Exploración de Datos Interactiva
  • Permite la exploración iterativa guardando nuevas tablas de datos y visualizándolas bajo demanda, agilizando el flujo de trabajo para proyectos basados en datos.
• Herramientas Educativas
  • Puede integrarse en plataformas educativas para que estudiantes o usuarios visualicen conjuntos de datos y aprendan sobre principios de visualización de datos de forma interactiva.

Cómo configurarlo

Windsurf

No hay instrucciones de configuración para Windsurf listadas en el repositorio.

Claude

1. Abre tu archivo claude_desktop_config.json.
2. Ubica el objeto mcpServers.
3. Agrega el Servidor MCP VegaLite usando el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda el archivo de configuración.
5. Reinicia Claude Desktop y verifica que el servidor esté en funcionamiento.

Protección de claves API

No se proporcionan instrucciones ni ejemplos específicos para la protección de claves API en el repositorio.

Cursor

No hay instrucciones de configuración para Cursor listadas en el repositorio.

Cline

No hay instrucciones de configuración para Cline listadas en el repositorio.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso del MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “MCP-name” por el nombre real de tu servidor MCP (por ejemplo, “vegalite”, “data-vis”, etc.) y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Con base en las tablas anteriores, el Servidor MCP VegaLite está enfocado y bien documentado en cuanto a herramientas y resumen, pero carece de información sobre prompts, recursos y configuración de seguridad, lo que limita su puntaje de integración listo para usar.

Nuestra opinión

El servidor MCP VegaLite es sencillo, con una interfaz clara para la visualización de datos vía LLM. Sin embargo, la ausencia de plantillas de prompts, recursos y pautas de seguridad reduce su usabilidad para escenarios más avanzados o de producción. Su principal valor radica en sus herramientas funcionales para guardar y visualizar datos, pero su completitud y extensibilidad generales son limitadas.

Puntuación: 5/10

Puntuación MCP