VegaLite MCP Server

Do czego służy serwer “VegaLite” MCP?

VegaLite MCP Server to implementacja serwera Model Context Protocol (MCP), która udostępnia dużym modelom językowym (LLM) interfejs do wizualizacji danych przy użyciu składni Vega-Lite. Po podłączeniu do tego serwera asystenci AI i aplikacje mogą przekazywać zadania takie jak zapisywanie danych tabelarycznych i generowanie wizualizacji (wykresów, grafów itp.) zdefiniowanych w specyfikacji Vega-Lite. Usprawnia to pracę deweloperów poprzez płynną programistyczną wizualizację danych, umożliwiając LLM zarówno zarządzanie zestawami danych, jak i tworzenie niestandardowych wizualizacji, co jest kluczowe podczas analizy danych, raportowania i badań. Serwer obsługuje zwracanie pełnej specyfikacji Vega-Lite z dołączonymi danymi (w trybie tekstowym) lub obrazu PNG zakodowanego w base64 (w trybie graficznym), dzięki czemu jest elastyczny w różnych scenariuszach integracji.

Lista promptów

W repozytorium nie zamieszczono szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium nie udokumentowano jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• save_data
  • Zapisuje tabelę agregacji danych na serwerze do późniejszej wizualizacji.
  • Wejścia:
    • name (string): Nazwa zapisywanej tabeli danych.
    • data (array): Tablica obiektów reprezentujących tabelę danych.
  • Zwraca: Komunikat o powodzeniu.
• visualize_data
  • Wizualizuje tabelę danych przy użyciu składni Vega-Lite.
  • Wejścia:
    • data_name (string): Nazwa wizualizowanej tabeli danych.
    • vegalite_specification (string): Łańcuch JSON reprezentujący specyfikację Vega-Lite.
  • Zwraca: Jeśli --output_type ustawiono na text, zwraca pełną specyfikację Vega-Lite z danymi; jeśli na png, zwraca obraz PNG zakodowany w base64.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Analiza i wizualizacja danych
  • Programiści i analitycy danych mogą przesyłać zbiory danych i generować niestandardowe wizualizacje (np. wykresy słupkowe, punktowe) programistycznie za pomocą specyfikacji Vega-Lite.
• Automatyczne raportowanie
  • LLM mogą automatycznie generować i wizualizować raporty, zapisując dane i tworząc wykresy na potrzeby business intelligence lub badań.
• Interaktywna eksploracja danych
  • Umożliwia iteracyjną eksplorację przez zapisywanie nowych tabel danych i ich wizualizację na żądanie, usprawniając pracę nad projektami opartymi na danych.
• Narzędzia edukacyjne
  • Może być zintegrowany z platformami edukacyjnymi, pozwalając użytkownikom lub studentom na wizualizowanie zbiorów danych i naukę zasad wizualizacji w sposób interaktywny.

Jak skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie ma instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Otwórz swój plik claude_desktop_config.json.
2. Znajdź obiekt mcpServers.
3. Dodaj serwer VegaLite MCP, używając poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz plik konfiguracyjny.
5. Zrestartuj Claude Desktop i upewnij się, że serwer działa.

Zabezpieczanie kluczy API

W repozytorium nie podano szczegółowych instrukcji ani przykładów zabezpieczania kluczy API.

Cursor

W repozytorium nie ma instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

W repozytorium nie ma instrukcji konfiguracji dla Cline.

Jak korzystać z tego MCP we flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw dane serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "MCP-name": {
    "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 zamienić “MCP-name” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP (np. “vegalite”, “data-vis” itp.) oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższej tabeli VegaLite MCP Server jest skoncentrowany i dobrze udokumentowany pod względem narzędzi i przeglądu, ale brakuje mu informacji o promptach, zasobach i zabezpieczeniach, co ogranicza jego ocenę integracji gotowej do użycia.

Nasza opinia

Serwer MCP VegaLite jest prosty, z przejrzystym interfejsem do wizualizacji danych przez LLM. Jednak brak szablonów promptów, zasobów i wskazówek dotyczących bezpieczeństwa obniża jego użyteczność w bardziej zaawansowanych lub produkcyjnych scenariuszach. Jego główną zaletą są funkcjonalne narzędzia do zapisywania i wizualizacji danych, lecz całościowa kompletność i możliwości rozbudowy są ograniczone.

Ocena: 5/10

Ocena MCP