AntV MCPサーバー統合

「AntV」MCPサーバーは何をするのか？

AntV MCPサーバーは、AntVチャートライブラリを用いて25種類以上のビジュアルチャートを生成するための可視化用Model Context Protocol（MCP）サーバーです。AIアシスタントとAntVの強力なチャート機能の橋渡し役となり、AI主導のワークフローでチャートの生成・操作・配信をオンデマンドで実現します。チャート生成をMCPツールとして公開することで、動的なデータ可視化やインサイト提示、レポート作成を必要とするアプリケーション開発ワークフローを強化します。クライアントは、分析やダッシュボード、ビジネスインテリジェンス用途に標準化されたMCPインターフェース経由で簡単にチャートをリクエストできます。

プロンプト一覧

リポジトリにプロンプトテンプレート情報は見つかりませんでした。

リソース一覧

リポジトリに明示的なリソースは記載されていません。

ツール一覧

• チャート生成ツール
  AntVチャートシステムを使い、AIクライアントが20種類以上（例：棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなど）のビジュアルチャートをプログラムで生成できるようにします。このツールはチャート作成の複雑さを抽象化し、ユーザーがチャートタイプやデータを指定するだけでビジュアル出力が得られます。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動データ可視化
  開発者はデータパイプラインから直接チャートを自動生成し、ダッシュボードや分析アプリで迅速かつ標準化されたビジュアルレポートを提供できます。
• ビジネスインテリジェンス統合
  チャート生成をBIツールに組み込むことで、ユーザーやAIシステムがトレンド・比較・指標などを必要に応じて可視化可能です。
• レポート生成
  動的なチャートを自動生成レポートに埋め込むことで、ステークホルダーへのインサイト提示がより明確かつ印象的になります。
• 教育プラットフォーム
  学習プラットフォームで双方向のビジュアル教材やデータドリブンな図解を作成し、理解を促進します。
• AIアシスタント向け可視化支援
  AIアシスタントがユーザーの質問に応じてチャートを生成・表示でき、会話をより情報的かつ視覚的に充実させます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがシステムにインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersセクションを探します。
4. 以下のJSONスニペットを用いてAntV MCPサーバーを追加します:

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

5. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
6. Windsurfダッシュボードからサーバーが稼働中であることを確認します。

Claude

1. Node.jsがインストールされていない場合はインストールしてください。
2. Claudeの設定ファイルにアクセスします。
3. mcpServersキーの下にAntV MCPサーバーを追加します:

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

4. 保存してClaudeを再起動します。
5. サーバーが接続されていることを確認します。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Cursorの設定ファイルを開きます。
3. AntV MCPサーバーの設定を挿入します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. ツールパレットでチャートツールの利用可否を確認します。

Cline

1. 必要に応じてNode.jsをインストールします。
2. Clineの設定ファイルを見つけます。
3. AntV MCPサーバーの設定を追加します:

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

4. ファイルを保存してClineを再起動します。
5. チャート生成をリクエストしてセットアップを検証します。

APIキーのセキュリティ確保について APIキーなど機密情報を安全に扱うには環境変数を利用してください。設定例:

{
  "mcpServers": {
    "antv-chart": {
      "command": "npx",
      "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

“API_KEY"は実際の環境変数名に置き換えてください。

FlowHunt内フローでのMCP利用方法

FlowHuntでMCPを利用するには

FlowHuntのワークフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します:

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

{
  "antv-chart": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、全機能にアクセス可能になります。“antv-chart"の部分は実際のMCPサーバー名に、URLも自身のMCPサーバーのURLに置き換えてください。

概要

所感

AntV MCPサーバーはチャート生成・可視化に特化しており、分析やビジュアル重視のワークフローに明確な有用性を持ちます。ただし、プロンプトテンプレートやリソース、サンプリング、rootsサポートなどのドキュメントは不足しています。可視化重視の開発者には有効ですが、MCP全般の機能については広く説明されていません。

MCPスコア