Data Exploration MCP-server

Hva gjør “Data Exploration” MCP-serveren?

Data Exploration MCP-serveren er et allsidig verktøy laget for å koble AI-assistenter til eksterne datasett for interaktiv dataanalyse. Den fungerer som en personlig dataforsker-assistent og gir brukere—spesielt utviklere og analytikere—muligheten til å utforske komplekse datasett og hente ut handlingsrettet innsikt med letthet. Ved å la AI-agenter få tilgang til lokale CSV-filer og definere emner for utforskning, forenkler serveren oppgaver som å oppsummere trender, generere analytiske rapporter og visualisere data. Integrasjonen med ledende AI-plattformer gjør den til en verdifull komponent for databaseforespørsler, datadrevne samtaler og automatisering av arbeidsflyt, samtidig som den muliggjør sømløs og sikker interaksjon med brukergitte data.

Liste over promptmaler

• explore-data
  • En promptmal som veileder AI til å analysere en gitt CSV-fil om et spesifikt emne, som “Værmønstre i New York” eller “Boligpriser i California.” Brukere oppgir csv_path (lokal filsti) og topic (emne for utforskning).

Liste over ressurser

• CSV-filinput
  • Brukere oppgir lokal sti til en CSV-fil, som fungerer som hovedressurs for utforskning.
• Kaggle-datasett
  • Støtter integrasjon med store offentlige datasett fra Kaggle, som eiendoms- og værhistorikkdatasett.
• Analytiske rapporter
  • Genererer sammendrag og rapporter basert på den analyserte dataen, som kan deles eller refereres til.
• Visualiseringer
  • Lager grafiske utdata (f.eks. trendgrafer) basert på det utforskede datasettet.

Liste over verktøy

• Ingen eksplisitte verktøy er oppført i tilgjengelig dokumentasjon eller synlig i repository-strukturen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Analyse av boligmarkedet
  • Analyser store eiendomsdatasett (f.eks. fra Kaggle) for å identifisere boligmønstre i bestemte regioner, som California.
• Utforskning av værdata
  • Utforsk værmønstre med omfattende historiske datasett for å finne trender eller avvik for valgte byer.
• Automatisert datasammendrag
  • Generer umiddelbart sammendrag eller lederrapporter fra rå CSV-filer, og reduser manuell analysetid.
• Generering av visualiseringer
  • Lag visuelle fremstillinger (f.eks. temperaturtrender, prisfordelinger) for å støtte datadrevne beslutninger.
• Domene-spesifikk forskning
  • Bruk AI-drevet utforskning for målrettede forskningsoppgaver ved å levere relevante datasett og emner for fokusert analyse.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Python og Node.js installert.
2. Last ned eller klon Data Exploration MCP-serverens repository.
3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen for å inkludere MCP-serveren:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Kontroller at MCP-serveren kjører og er tilgjengelig fra Windsurf.

Claude

1. Last ned Claude Desktop fra her.
2. Klon MCP-serverens repository og gå til mappen.
3. Start serveren med:

   python setup.py
   

4. I Claude Desktop, vent til promptmaler og verktøy er lastet inn.
5. Velg “explore-data”-promptmalen og legg inn nødvendige input (csv_path, topic).

Cursor

1. Installer nødvendige programmer: Python og Node.js.
2. Klon MCP-serverens repository.
3. Legg til MCP-serverkonfigurasjonen i Cursor-innstillingene:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Bekreft at serveren er integrert og fungerer.

Cline

1. Installer Python og Node.js som kreves.
2. Klon repositoryet og gå til mappen.
3. Legg til MCP-serverkonfigurasjonen i Clines config:

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

4. Lagre filen og start Cline på nytt.
5. Sjekk at Data Exploration-serveren er aktiv.

Sikring av API-nøkler

Dersom serveren krever API-nøkler, sett dem via miljøvariabler for sikkerhet:

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

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

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, begynn 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 setter du inn detaljene for din MCP-server ved å bruke dette JSON-formatet:

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

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

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon og repo-innhold er denne MCP-serveren godt egnet for datautforsknings- og analyseoppgaver. Mangelen på en tydelig verktøyliste og eksplisitt støtte for sampling eller “roots” begrenser noe fleksibiliteten for avanserte agentiske arbeidsflyter. For sitt primære formål tilbyr den likevel solid nytte og tydelige integrasjonstrinn.

MCP-score