Serveur VegaLite MCP

À quoi sert le serveur « VegaLite » MCP ?

Le serveur VegaLite MCP est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) qui fournit aux grands modèles de langage (LLM) une interface pour visualiser des données à l’aide de la syntaxe Vega-Lite. En se connectant à ce serveur, les assistants IA et les applications peuvent déléguer des tâches telles que la sauvegarde de données tabulaires et la génération de visualisations (graphiques, diagrammes, etc.) définies selon la spécification Vega-Lite. Cela améliore les flux de travail des développeurs en permettant une visualisation programmatique fluide des données, autorisant les LLM à gérer des jeux de données et produire des sorties visuelles personnalisées, essentielles pour l’analyse de données, le reporting ou la recherche. Le serveur prend en charge le retour soit de la spécification complète Vega-Lite avec les données (en mode texte), soit d’une image PNG encodée en base64 de la visualisation (en mode image), ce qui le rend flexible pour divers scénarios d’intégration.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est listé dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

• save_data
  • Sauvegarde une table d’agrégations de données sur le serveur pour une future visualisation.
  • Entrées :
    • name (string) : nom de la table de données à sauvegarder.
    • data (array) : tableau d’objets représentant la table de données.
  • Retourne : message de succès.
• visualize_data
  • Visualise une table de données en utilisant la syntaxe Vega-Lite.
  • Entrées :
    • data_name (string) : nom de la table à visualiser.
    • vegalite_specification (string) : chaîne JSON représentant la spécification Vega-Lite.
  • Retourne : si --output_type est défini sur text, retourne la spec complète Vega-Lite avec données ; si défini sur png, retourne une image PNG encodée en base64.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analyse et visualisation de données
  • Les développeurs et data scientists peuvent téléverser des jeux de données et générer des visualisations personnalisées (ex. : histogrammes, nuages de points) de façon programmatique grâce aux specs Vega-Lite.
• Reporting automatique
  • Les LLM peuvent générer et visualiser des rapports automatiquement en sauvegardant des données et en produisant des graphiques pour la business intelligence ou la recherche.
• Exploration interactive de données
  • Permet l’exploration itérative en sauvegardant de nouvelles tables de données et en les visualisant à la demande, simplifiant les projets orientés données.
• Outils pédagogiques
  • Peut être intégré à des plateformes éducatives pour permettre aux étudiants ou utilisateurs de visualiser des jeux de données et découvrir les principes de la visualisation de façon interactive.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction d’installation pour Windsurf n’est listée dans le dépôt.

Claude

1. Ouvrez votre fichier claude_desktop_config.json.
2. Localisez l’objet mcpServers.
3. Ajoutez le serveur VegaLite MCP avec le snippet JSON suivant :

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

4. Enregistrez le fichier de configuration.
5. Redémarrez Claude Desktop et vérifiez que le serveur fonctionne.

Sécurisation des clés API

Aucune instruction ou exemple spécifique concernant la sécurisation des clés API n’est fourni dans le dépôt.

Cursor

Aucune instruction d’installation pour Cursor n’est listée dans le dépôt.

Cline

Aucune instruction d’installation pour Cline n’est listée dans le dépôt.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utiliser le MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre flux de travail FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

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

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

Une fois configuré, l’agent IA peut alors utiliser ce MCP comme outil et accéder à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “MCP-name” par le nom réel de votre serveur MCP (ex : “vegalite”, “data-vis”, etc.) et de remplacer l’URL par l’adresse de votre propre MCP.

Aperçu

D’après ce tableau, le serveur VegaLite MCP est focalisé et bien documenté sur les outils et l’aperçu, mais manque d’informations sur les prompts, ressources et la sécurité, limitant sa note d’intégration prête à l’emploi.

Notre avis

Le serveur MCP VegaLite est simple d’utilisation, avec une interface claire pour la visualisation de données via des LLM. Cependant, l’absence de modèles de prompt, de ressources et de conseils de sécurité réduit son intérêt pour des usages avancés ou en production. Sa valeur principale réside dans ses outils fonctionnels pour sauvegarder et visualiser des données, mais sa complétude et son extensibilité restent limitées.

Note : 5/10

Score MCP