Serveur MCP Quickchart

À quoi sert le serveur MCP “Quickchart” ?

Le serveur MCP Quickchart est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour générer des graphiques à l’aide du service QuickChart.io. Il permet aux assistants et clients IA de créer différents types de graphiques via des outils MCP définis, offrant une intégration fluide de la génération de graphiques dans les flux de développement. Servant de passerelle entre les modèles de langage et l’API QuickChart, il permet aux utilisateurs de produire et récupérer de manière programmatique des visualisations telles que graphiques à barres, en lignes, en secteurs, et plus encore, directement depuis leur environnement de développement. Cette capacité est particulièrement précieuse pour l’analyse de données, la génération de rapports et de tableaux de bord automatisés, renforçant la capacité des systèmes IA à communiquer visuellement des informations.

Liste des prompts

Aucune information sur les modèles de prompt n’a été trouvée dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’a été listée dans le dépôt.

Liste des outils

• Outil de génération de graphiques
  Permet de générer différents types de graphiques via l’API QuickChart.io. Cet outil offre la possibilité de spécifier le type de graphique, les données et les options de personnalisation, puis de recevoir une URL ou une image du graphique généré.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Génération automatisée de rapports
  Intégrez des visualisations graphiques dans des rapports automatisés en générant dynamiquement des graphiques à partir de vos données.
• Analyse et visualisation des données
  Visualisez facilement des ensembles de données pour l’analyse et la prise de décision au sein d’outils ou de tableaux de bord propulsés par l’IA.
• Documentation de code
  Améliorez la documentation de vos projets grâce à des graphiques à jour générés de façon programmatique.
• Création de contenu éducatif
  Produisez des supports visuels illustratifs pour des tutoriels, présentations ou cours en ligne en générant des graphiques à la volée.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Ouvrez le fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Quickchart à la section mcpServers avec ce fragment JSON :

   {
     "mcpServers": {
       "quickchart-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@quickchart/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP fonctionne et est accessible.

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Localisez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez le serveur MCP Quickchart sous mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "quickchart-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@quickchart/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Redémarrez Claude et confirmez l’enregistrement du serveur.
5. Vérifiez l’accès en générant un graphique de test.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js est disponible sur votre système.
2. Modifiez le fichier de configuration principal de Cursor.
3. Insérez ce qui suit dans la section mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "quickchart-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@quickchart/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Testez l’intégration en générant un graphique exemple.

Cline

1. Prérequis : Node.js doit être installé.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
3. Enregistrez le serveur MCP Quickchart :

   {
     "mcpServers": {
       "quickchart-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@quickchart/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez en demandant la création d’un graphique.

Sécurisation des clés API

Si vous devez utiliser des clés API ou des secrets, stockez-les dans des variables d’environnement. Exemple de configuration JSON :

{
  "mcpServers": {
    "quickchart-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@quickchart/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "QUICKCHART_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${QUICKCHART_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre flux FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "quickchart-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “quickchart-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et à renseigner l’URL de votre propre serveur MCP.

Aperçu

D’après les tableaux ci-dessus, le serveur MCP Quickchart fournit un outil clair et ciblé pour la génération de graphiques, avec des instructions d’installation et des conseils pour la sécurité des clés API. Cependant, il manque de modèles de prompt, de ressources explicites et d’informations sur des fonctions avancées MCP comme Roots ou Sampling. L’utilisabilité est bonne pour la fonction principale, mais l’extensibilité semble limitée.

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