VegaLite MCP -palvelin

Mitä “VegaLite” MCP -palvelin tekee?

VegaLite MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelimen toteutus, joka tarjoaa suurille kielimalleille (LLM) rajapinnan datan visualisointiin Vega-Lite-syntaksilla. Yhdistämällä tähän palvelimeen tekoälyassistentit ja sovellukset voivat ulkoistaa tehtävät kuten taulukkodatan tallentaminen ja visualisointien (kaaviot, grafiikat jne.) luominen Vega-Lite-määritysten mukaisesti. Tämä tehostaa kehittäjän työnkulkua mahdollistamalla saumattoman ohjelmallisen datan visualisoinnin: LLM:t voivat sekä hallita aineistoja että tuottaa räätälöityjä visuaalisia tulosteita, mikä on olennaista data-analyysissä, raportoinnissa ja tutkimuksessa. Palvelin tukee joko koko Vega-Lite-määrityksen palauttamista datoineen (tekstimuodossa) tai visualisoinnin base64-koodattuna PNG-kuvana (kuvatilassa), joten se on joustava erilaisiin integraatiotarpeisiin.

Luettelot käskyistä

Repositoriossa ei ole lueteltu käskymallipohjia.

Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?

Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.

Pyydä demo Kirjaudu sisään

Luettelo resursseista

Repositoriossa ei ole dokumentoitu MCP-resursseja.

Työkaluluettelo

• save_data
  • Tallentaa aggregoidun datataulukon palvelimelle myöhempää visualisointia varten.
  • Syötteet:
    • name (merkkijono): Tallennettavan datataulukon nimi.
    • data (taulukko): Taulukko olioita, jotka edustavat datataulukkoa.
  • Palauttaa: Onnistumisviestin.
• visualize_data
  • Visualisoi datataulukon Vega-Lite-syntaksilla.
  • Syötteet:
    • data_name (merkkijono): Visualisoitavan datataulukon nimi.
    • vegalite_specification (merkkijono): Vega-Lite-määritystä edustava JSON-merkkijono.
  • Palauttaa: Jos --output_type on text, palauttaa koko Vega-Lite-määrityksen datalla; jos png, palauttaa base64-koodatun PNG-kuvan.

Liity uutiskirjeellemme

Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.

Sähköpostiosoite

Tilaa

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Data-analyysi ja visualisointi
  • Kehittäjät ja data-analyytikot voivat ladata aineistoja ja tuottaa räätälöityjä visualisointeja (esim. pylväs- ja hajontakaavioita) ohjelmallisesti Vega-Lite-määrityksillä.
• Automaattinen raportointi
  • LLM:t voivat tuottaa ja visualisoida raportteja automaattisesti tallentamalla dataa ja luomalla kaavioita esimerkiksi liiketoimintatiedon tai tutkimuksen tarpeisiin.
• Vuorovaikutteinen datan tutkiminen
  • Mahdollistaa iteratiivisen tutkimisen tallentamalla uusia datatauluja ja visualisoimalla niitä tarpeen mukaan, mikä virtaviivaistaa dataohjautuvien projektien työnkulkua.
• Opetustyökalut
  • Voidaan integroida opetusalustoihin, jolloin opiskelijat tai käyttäjät voivat visualisoida aineistoja ja oppia datan visualisointiperiaatteita vuorovaikutteisesti.

Palvelimen käyttöönotto

Windsurf

Repositoriossa ei ole listattu asennusohjeita Windsurfin käyttöön.

Claude

1. Avaa claude_desktop_config.json.
2. Etsi mcpServers-objekti.
3. Lisää VegaLite MCP -palvelin käyttäen seuraavaa JSON-pätkää:

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

4. Tallenna määritystiedosto.
5. Käynnistä Claude Desktop uudelleen ja varmista, että palvelin käynnistyy.

API-avainten suojaus

Repositoriossa ei ole annettu erityisiä ohjeita tai esimerkkejä API-avainten suojaamisesta.

Cursor

Repositoriossa ei ole listattu asennusohjeita Cursorin käyttöön.

Cline

Repositoriossa ei ole listattu asennusohjeita Clinen käyttöön.

Tämän MCP:n käyttäminen työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHuntin työnkulkuun lisäämällä MCP-komponentin työnkulkuusi ja liittämällä sen tekoälyagenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi määrityspaneelin. Järjestelmän MCP-määrityksissä syötä MCP-palvelimesi tiedot seuraavalla JSON-muodolla:

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

Kun määritys on tehty, tekoälyagentti voi käyttää MCP:tä työkaluna kaikilla sen toiminnoilla ja ominaisuuksilla. Muista vaihtaa “MCP-nimi” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen (esim. “vegalite”, “data-vis” jne.) ja korvaa URL omalla MCP-palvelimen osoitteellasi.

Yhteenveto

Taulukon perusteella VegaLite MCP -palvelin on keskittynyt ja hyvin dokumentoitu työkalujensa ja yleiskuvauksen osalta, mutta puutteellinen käskyjen, resurssien ja suojausohjeiden suhteen, mikä rajoittaa sen suoraa käyttökelpoisuutta.

Arviomme

MCP VegaLite -palvelin on suoraviivainen ja tarjoaa selkeän rajapinnan datan visualisointiin LLM:n kautta. Käskymallien, resurssien ja suojausohjeiden puute kuitenkin heikentää sen käytettävyyttä edistyneempiin tai tuotantotason käyttötapauksiin. Sen tärkein arvo on toiminnallisissa työkaluissa datan tallennukseen ja visualisointiin, mutta kokonaisuudessaan kattavuus ja laajennettavuus ovat rajallisia.

Arvosana: 5/10

MCP-pisteet