AntV MCP Server-integrasjon

Hva gjør “AntV” MCP Server?

AntV MCP Server er en visualiseringsserver for Model Context Protocol (MCP) som er utviklet for å generere over 25 typer visuelle diagrammer med AntV-diagrambiblioteket. Som en bro mellom AI-assistenter og de kraftige diagrammulighetene i AntV, gjør denne MCP-serveren det mulig med AI-drevne arbeidsflyter for å lage, manipulere og levere diagramvisualiseringer på forespørsel. Ved å eksponere diagramgenerering som et MCP-verktøy, forbedrer den utviklingsflyten i applikasjoner som krever dynamisk datavisualisering, innsiktspresentasjon og rapportgenerering. Serveren gir klienter mulighet til enkelt å be om diagrammer til analyser, dashbord og forretningsintelligens, alt standardisert via MCP-grensesnittet.

Liste over prompt-maler

Ingen informasjon funnet om prompt-maler i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser dokumentert i depotet.

Liste over verktøy

• Diagramgenereringsverktøy
  Lar AI-klienter generere et bredt utvalg av visuelle diagrammer (over 20 typer, f.eks. stolpe, linje, sektor, osv.) programmessig ved bruk av AntV-diagramssystemet. Dette verktøyet abstraherer kompleksiteten ved diagramopprettelse, slik at brukere kun spesifiserer diagramtype og data for å motta en gjengitt visuell utdata.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert datavisualisering
  Utviklere kan automatisere opprettelsen av diagrammer direkte fra datapipelines, og muliggjøre rask og standardisert visuell rapportering i dashbord eller analyseapplikasjoner.
• Integrasjon med forretningsintelligens
  Integrer diagramgenerering i BI-verktøy, slik at brukere og AI-systemer kan visualisere trender, sammenligninger og målinger på forespørsel.
• Rapportgenerering
  Bygg inn dynamiske diagrammer i automatisk genererte rapporter for å forbedre tydelighet og gjennomslagskraft i innsikt til interessenter.
• Utdanningsplattformer
  Gjør læringsplattformer i stand til å lage interaktive visuelle hjelpemidler og datadrevne illustrasjoner for å øke forståelsen.
• Visuell støtte for AI-assistent
  Gi AI-assistenter mulighet til å generere og vise diagrammer som svar på brukerforespørsler, slik at samtaler blir mer informative og visuelt engasjerende.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js er installert på systemet ditt.
2. Åpne konfigurasjonsfilen for Windsurf.
3. Finn seksjonen mcpServers.
4. Legg til AntV MCP Server ved å bruke følgende JSON-snutt:

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

5. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
6. Verifiser at serveren kjører fra Windsurf-dashbordet.

Claude

1. Installer Node.js hvis det ikke er tilstede.
2. Gå inn i konfigurasjonsfilen til Claude.
3. Legg til AntV MCP Server under nøkkelen mcpServers:

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

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft at serveren er tilkoblet.

Cursor

1. Pass på at Node.js er installert.
2. Åpne innstillingsfilen til Cursor.
3. Sett inn AntV MCP Server-konfigurasjonen:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk tilgjengeligheten av diagramverktøy i verktøypaletten.

Cline

1. Installer Node.js om nødvendig.
2. Finn konfigurasjonsfilen til Cline.
3. Legg til AntV MCP Server-konfigurasjonen:

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

4. Lagre filen og start Cline på nytt.
5. Valider oppsettet ved å be om generering av et diagram.

Sikring av API-nøkler For å sikre API-nøkler og sensitive innstillinger, bruk miljøvariabler. Eksempel på konfigurasjon:

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

Bytt ut "API_KEY" med navnet på din faktiske miljøvariabel.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, sett inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “antv-chart” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

AntV MCP Server er svært spesialisert for diagramgenerering og visualisering, og gir klar nytte for analyser og visuelt sentrerte arbeidsflyter. Dokumentasjonen mangler imidlertid detalj rundt prompt-maler, ressurser, sampling og root-støtte. For utviklere med fokus på visualisering er det et fokusert og verdifullt verktøy, men bredere MCP-funksjonalitet er ikke fullt ut eksponert.

MCP-score