Hva gjør “VegaLite” MCP Server?

VegaLite MCP Server er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP) server som gir store språkmodeller (LLMs) et grensesnitt for visualisering av data med Vega-Lite-syntaks. Ved å koble til denne serveren kan AI-assistenter og applikasjoner utføre oppgaver som å lagre tabulære data og generere visualiseringer (diagrammer, grafer osv.) definert i Vega-Lite-spesifikasjonen. Dette forbedrer utviklerens arbeidsflyt ved å muliggjøre sømløs programmert datavisualisering, slik at LLM-er både kan administrere datasett og produsere tilpassede visuelle utdata, som er essensielle for dataanalyse, rapportering og forskning. Serveren støtter retur av enten hele Vega-Lite-spesifikasjonen med data vedlagt (i tekstmodus) eller et base64-kodet PNG-bilde av visualiseringen (i bildemodus), noe som gjør den fleksibel for ulike integrasjonsscenarier.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er oppført i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert i depotet.

Liste over verktøy

• save_data
  • Lagrer en tabell med dataaggregasjoner på serveren for senere visualisering.
  • Inndata:
    • name (string): Navn på datatabellen som skal lagres.
    • data (array): Array av objekter som representerer datatabellen.
  • Returnerer: Suksessmelding.
• visualize_data
  • Visualiserer en datatabell ved hjelp av Vega-Lite-syntaks.
  • Inndata:
    • data_name (string): Navn på datatabellen som skal visualiseres.
    • vegalite_specification (string): JSON-streng som representerer Vega-Lite-spesifikasjonen.
  • Returnerer: Hvis --output_type er satt til text, returneres hele Vega-Lite-spesifikasjonen med data; hvis satt til png, returneres et base64-kodet PNG-bilde.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Dataanalyse og visualisering
  • Utviklere og dataforskere kan laste opp datasett og generere tilpassede visualiseringer (f.eks. stolpediagram, spredningsdiagram) programmert ved hjelp av Vega-Lite-spesifikasjoner.
• Automatisert rapportering
  • LLM-er kan automatisk generere og visualisere rapporter ved å lagre data og produsere diagrammer for forretningsanalyse eller forskningsformål.
• Interaktiv datautforskning
  • Muliggjør iterativ utforskning ved å lagre nye datatabeller og visualisere dem på forespørsel, noe som effektiviserer arbeidsflyten for datadrevne prosjekter.
• Pedagogiske verktøy
  • Kan integreres i pedagogiske plattformer slik at studenter eller brukere kan visualisere datasett og lære om prinsipper for datavisualisering på en interaktiv måte.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen oppsettinstruksjoner for Windsurf er oppført i depotet.

Claude

1. Åpne din claude_desktop_config.json.
2. Finn objektet mcpServers.
3. Legg til VegaLite MCP Server ved å bruke følgende JSON-utdrag:

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

4. Lagre konfigurasjonsfilen.
5. Start Claude Desktop på nytt og verifiser at serveren kjører.

Sikring av API-nøkler

Ingen spesifikke instruksjoner eller eksempler for sikring av API-nøkler er oppgitt i depotet.

Cursor

Ingen oppsettinstruksjoner for Cursor er oppført i depotet.

Cline

Ingen oppsettinstruksjoner for Cline er oppført i depotet.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

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

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn detaljene for MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

{
  "MCP-name": {
    "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 “MCP-name” til det faktiske navnet på din MCP-server (f.eks. “vegalite”, “data-vis”, osv.) og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tabellen over er VegaLite MCP Server fokusert og godt dokumentert når det gjelder verktøy og oversikt, men mangler informasjon om prompt-maler, ressurser og sikkerhetsoppsett, noe som begrenser dens integrasjons-score rett ut av boksen.

Vår mening

MCP VegaLite-serveren er enkel, med et tydelig grensesnitt for datavisualisering via LLM-er. Imidlertid senker fraværet av prompt-maler, ressurser og sikkerhetsveiledning brukervennligheten for mer avanserte eller produksjonsklare scenarioer. Dens hovedverdi ligger i funksjonelle verktøy for lagring og visualisering av data, men den totale fullstendigheten og utvidbarheten er begrenset.

Vurdering: 5/10

MCP-score