Data Exploration MCP Server

Wat doet de “Data Exploration” MCP Server?

De Data Exploration MCP Server is een veelzijdig hulpmiddel ontworpen om AI-assistenten te verbinden met externe datasets voor interactieve data-analyse. Als een persoonlijke Data Scientist-assistent stelt het gebruikers—vooral ontwikkelaars en analisten—in staat complexe datasets te verkennen en bruikbare inzichten te verkrijgen met gemak. Door AI-agenten toegang te geven tot lokale CSV-bestanden en het definiëren van onderzoeksonderwerpen, stroomlijnt de server taken zoals het samenvatten van trends, genereren van analytische rapporten en visualiseren van data. Dankzij de integratie met grote AI-platforms is het een waardevolle component voor databasequeries, datagedreven gesprekken en workflowautomatisering, en maakt het naadloze en veilige interacties met door de gebruiker aangeleverde data mogelijk.

Lijst met prompts

• explore-data
  • Een prompt-sjabloon die de AI begeleidt om een meegeleverd CSV-bestand te analyseren op een opgegeven onderwerp, zoals “Weerpatronen in New York” of “Huizenprijzen in Californië.” Gebruikers geven het csv_path (lokaal bestandspad) en topic (onderwerp van onderzoek) op.

Lijst met bronnen

• CSV-bestandinvoer
  • Gebruikers geven het lokale pad naar een CSV-bestand, dat dient als de belangrijkste databron voor verkenning.
• Kaggle-datasets
  • Ondersteunt integratie met grote openbare datasets van Kaggle, zoals datasets over vastgoed en weershistorie.
• Analytische rapporten
  • Genereert samenvattingen en rapporten op basis van de geanalyseerde data, die gedeeld of geraadpleegd kunnen worden.
• Visualisaties
  • Maakt grafische weergaven (bijv. trendgrafieken) op basis van de onderzochte dataset.

Lijst met tools

• Er zijn geen expliciete tools vermeld in de beschikbare documentatie of zichtbaar in de repositorystructuur.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Analyse van de vastgoedmarkt
  • Analyseer grote vastgoeddatasets (bijv. van Kaggle) om huizenmarkttendensen in specifieke regio’s zoals Californië te identificeren.
• Verkenning van weerdata
  • Verken weerpatronen met uitgebreide historische datasets om trends of afwijkingen voor elke gekozen stad te identificeren.
• Geautomatiseerde datasamenvatting
  • Genereer direct samenvattingen of managementrapporten uit ruwe CSV-bestanden, waardoor handmatige analysetijd wordt verminderd.
• Genereren van visualisaties
  • Maak visuele weergaven (bijv. temperatuurtrends, prijsverdelingen) ter ondersteuning van datagedreven besluitvorming.
• Domeinspecifiek onderzoek
  • Gebruik AI-gestuurde verkenning voor gerichte onderzoeksonderwerpen door relevante datasets en onderwerpen aan te leveren voor gefocuste analyse.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg ervoor dat je Python en Node.js hebt geïnstalleerd.
2. Download of kloon de Data Exploration MCP Server repository.
3. Bewerk je Windsurf-configuratiebestand om de MCP-server toe te voegen:

   {
     "mcpServers": {
       "data-exploration": {
         "command": "python",
         "args": ["setup.py"]
       }
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de MCP-server draait en toegankelijk is vanuit Windsurf.

Claude

1. Download Claude Desktop van hier.
2. Kloon de MCP Server repository en navigeer naar de map.
3. Start de server met:

   python setup.py
   

4. Wacht in Claude Desktop tot prompt-sjablonen en tools zijn geladen.
5. Selecteer het prompt-sjabloon “explore-data” en voorzie de vereiste inputs (csv_path, topic).

Cursor

1. Installeer vereisten: Python en Node.js.
2. Kloon de MCP Server repository.
3. Voeg de MCP-serverconfiguratie toe in de instellingen van Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "data-exploration": {
         "command": "python",
         "args": ["setup.py"]
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Controleer of de server geïntegreerd en operationeel is.

Cline

1. Installeer Python en Node.js indien nodig.
2. Kloon de repository en navigeer naar de map.
3. Voeg de MCP-serverconfiguratie toe in de config van Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "data-exploration": {
         "command": "python",
         "args": ["setup.py"]
       }
     }
   }
   

4. Sla het bestand op en herstart Cline.
5. Controleer of de Data Exploration-server actief is.

API-sleutels beveiligen

Als de server API-sleutels vereist, stel deze dan in via omgevingsvariabelen voor de beveiliging:

{
  "mcpServers": {
    "data-exploration": {
      "command": "python",
      "args": ["setup.py"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Vervang "API_KEY" door de daadwerkelijke naam van je omgevingsvariabele.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem MCP-configuratiesectie je MCP-serverdetails toe met dit JSON-formaat:

{
  "data-exploration": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als een tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet om “data-exploration” te vervangen door de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door de URL van jouw MCP-server.

Overzicht

Op basis van de beschikbare documentatie en repo-inhoud is deze MCP-server zeer geschikt voor data-exploratie- en analysetaken. Het ontbreken van een duidelijke lijst met tools en expliciete sampling- of root-ondersteuning beperkt echter enigszins de flexibiliteit voor geavanceerde agent-workflows. Toch biedt het voor het primaire doel solide functionaliteit en duidelijke integratiestappen.

MCP-score