Integracja z serwerem AntV MCP

Co robi serwer „AntV” MCP?

Serwer AntV MCP to serwer wizualizacyjny Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do generowania ponad 25 typów wykresów wizualnych z użyciem biblioteki AntV. Działa jako pomost między asystentami AI a potężnymi możliwościami chartingu AntV – ten serwer MCP umożliwia workflow sterowanym przez AI tworzenie, modyfikowanie i udostępnianie wizualizacji wykresów na żądanie. Poprzez udostępnienie generowania wykresów jako narzędzia MCP usprawnia procesy deweloperskie w aplikacjach wymagających dynamicznej wizualizacji danych, prezentacji insightów oraz generowania raportów. Serwer pozwala klientom łatwo żądać wykresów do analityki, dashboardów czy scenariuszy business intelligence, wszystko w ustandaryzowany sposób przez interfejs MCP.

Lista promptów

Nie znaleziono informacji o szablonach promptów w repozytorium.

Lista zasobów

Brak udokumentowanych zasobów w repozytorium.

Lista narzędzi

• Narzędzie do generowania wykresów
  Umożliwia klientom AI programowe generowanie szerokiej gamy wykresów wizualnych (ponad 20 typów, np. słupkowe, liniowe, kołowe itp.) przy użyciu systemu wykresów AntV. Narzędzie upraszcza proces tworzenia wykresów — użytkownik wskazuje typ wykresu i dane, a otrzymuje wyrenderowany rezultat graficzny.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Automatyczna wizualizacja danych
  Programiści mogą automatyzować tworzenie wykresów bezpośrednio z pipeline’ów danych, zapewniając szybkie i standaryzowane raportowanie wizualne w dashboardach lub aplikacjach analitycznych.
• Integracja z business intelligence
  Integruj generowanie wykresów z narzędziami BI, pozwalając użytkownikom i systemom AI wizualizować trendy, porównania i metryki na żądanie.
• Generowanie raportów
  Osadzaj dynamiczne wykresy w automatycznie generowanych raportach, zwiększając przejrzystość i siłę oddziaływania prezentowanych insightów.
• Platformy edukacyjne
  Pozwól platformom edukacyjnym tworzyć interaktywne pomoce wizualne i ilustracje oparte na danych, by wspierać przyswajanie wiedzy.
• Wsparcie wizualizacji przez asystenta AI
  Wyposaż asystentów AI w możliwość generowania i wyświetlania wykresów w odpowiedzi na zapytania użytkowników, czyniąc rozmowy bardziej informacyjnymi i atrakcyjnymi wizualnie.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany na Twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Zlokalizuj sekcję mcpServers.
4. Dodaj serwer AntV MCP używając poniższego fragmentu JSON:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
6. Zweryfikuj działanie serwera na dashboardzie Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest obecny.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj serwer AntV MCP pod kluczem mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź połączenie z serwerem.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Otwórz plik ustawień Cursor.
3. Wstaw konfigurację serwera AntV MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź dostępność narzędzi do wykresów w palecie narzędzi.

Cline

1. Zainstaluj Node.js, jeśli to konieczne.
2. Znajdź plik konfiguracyjny dla Cline.
3. Dodaj konfigurację serwera AntV MCP:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj konfigurację, prosząc o wygenerowanie wykresu.

Zabezpieczanie kluczy API
Do zabezpieczenia kluczy API i wrażliwych danych używaj zmiennych środowiskowych. Przykład konfiguracji:

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

Zamień "API_KEY" na właściwą nazwę swojej zmiennej środowiskowej.

Jak użyć tego MCP w flows

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “antv-chart” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera.

Podsumowanie

Nasza opinia

Serwer AntV MCP to wysoce wyspecjalizowane rozwiązanie do generowania wykresów i wizualizacji, oferujące wyraźne korzyści dla workflow analitycznych i wizualnych. Dokumentacja nie zawiera jednak szczegółów dotyczących szablonów promptów, zasobów, sampling-u i wsparcia dla roots. Dla deweloperów skupionych na wizualizacji jest to narzędzie bardzo wartościowe, ale szersze funkcje MCP nie są w pełni wydobyte.

Ocena MCP