VegaLite MCPサーバー

「VegaLite」MCPサーバーは何をするのか？

VegaLite MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）サーバーの実装であり、大規模言語モデル（LLM）にVega-Lite構文を用いたデータ可視化インターフェースを提供します。このサーバーに接続することで、AIアシスタントやアプリケーションは、表形式データの保存やVega-Lite仕様で定義された可視化（チャート、グラフなど）の生成を委譲できます。これにより、シームレスなプログラムによるデータ可視化が実現し、LLMはデータセットの管理やカスタムビジュアルの生成が可能となって、データ分析・レポート作成・研究に不可欠な機能を提供します。サーバーは、データ付きの完全なVega-Lite仕様（テキストモード）または可視化のbase64エンコードPNG画像（イメージモード）を返すことができ、様々な統合シナリオに柔軟に対応します。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートが記載されていません。

リソース一覧

リポジトリには明確なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

• save_data
  • 可視化のためにデータ集計テーブルをサーバーへ保存します。
  • 入力:
    • name（文字列）：保存するデータテーブルの名前
    • data（配列）：データテーブルを表すオブジェクトの配列
  • 出力: 成功メッセージ
• visualize_data
  • Vega-Lite構文でデータテーブルを可視化します。
  • 入力:
    • data_name（文字列）：可視化するデータテーブルの名前
    • vegalite_specification（文字列）：Vega-Lite仕様を表すJSON文字列
  • 出力: --output_typeがtextならデータ付き仕様、pngならbase64エンコードされたPNG画像

このMCPサーバーのユースケース

• データ分析と可視化
  • 開発者やデータサイエンティストは、データセットをアップロードし、Vega-Lite仕様でカスタム可視化（棒グラフ・散布図など）をプログラム的に生成できます。
• 自動レポート作成
  • LLMがデータを保存し、ビジネスインテリジェンスや研究用のチャートを自動生成・可視化できます。
• インタラクティブなデータ探索
  • 新規データテーブルを保存して、その場で可視化することで、データドリブンなプロジェクトのワークフローを効率化します。
• 教育ツール
  • 教育プラットフォームに統合し、学生やユーザーがデータセットを可視化しながら可視化原則をインタラクティブに学べます。

セットアップ方法

Windsurf

リポジトリにはWindsurf用のセットアップ手順が記載されていません。

Claude

1. claude_desktop_config.jsonを開きます。
2. mcpServersオブジェクトを探します。
3. 以下のJSONスニペットを使ってVegaLite MCPサーバーを追加します：

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

4. 設定ファイルを保存します。
5. Claude Desktopを再起動し、サーバーが稼働していることを確認します。

APIキーのセキュリティ

リポジトリにはAPIキーのセキュリティに関する具体的な手順や例は記載されていません。

Cursor

リポジトリにはCursor用のセットアップ手順が記載されていません。

Cline

リポジトリにはCline用のセットアップ手順が記載されていません。

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、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形式でサーバー情報を挿入します：

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

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能にアクセスできるようになります。“MCP-name"は実際のMCPサーバー名（例：“vegalite”、“data-vis"など）に、URLもご自身のMCPサーバーのものに変更してください。

概要

上記表から、VegaLite MCPサーバーはツールや概要に関しては充実したドキュメントがありますが、プロンプト・リソース・セキュリティ設定に関する記載がなく、即時統合のスコアとしては限定的です。

所感

MCP VegaLiteサーバーは、LLM経由でのデータ可視化に特化したシンプルかつ明快なインターフェースを持っています。ただし、プロンプトテンプレートやリソース、セキュリティガイダンスがないため、高度または本番運用にはやや不向きです。データ保存・可視化という実用的な機能は優れていますが、全体としての完成度や拡張性は制限されています。

評価：5/10

MCPスコア