Integração do Servidor AntV MCP

O que faz o Servidor “AntV” MCP?

O Servidor AntV MCP é um servidor de visualização Model Context Protocol (MCP) projetado para gerar mais de 25 tipos de gráficos visuais utilizando a biblioteca AntV. Atuando como uma ponte entre assistentes de IA e os poderosos recursos de gráficos do AntV, este servidor MCP permite que fluxos de trabalho orientados por IA criem, manipulem e sirvam visualizações de gráficos sob demanda. Ao expor a geração de gráficos como uma ferramenta MCP, ele aprimora os fluxos de desenvolvimento em aplicações que exigem visualização dinâmica de dados, apresentação de insights e geração de relatórios. O servidor permite que clientes solicitem facilmente gráficos para análises, dashboards e cenários de business intelligence, tudo padronizado via interface MCP.

Lista de Prompts

Nenhuma informação encontrada sobre modelos de prompt no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito documentado no repositório.

Lista de Ferramentas

• Ferramenta de Geração de Gráficos
  Permite que clientes de IA gerem, de forma programática, uma ampla variedade de gráficos visuais (mais de 20 tipos, como barras, linhas, pizza, etc.) usando o sistema AntV. Esta ferramenta abstrai a complexidade da criação de gráficos, permitindo que usuários especifiquem o tipo de gráfico e os dados para receber um resultado visual renderizado.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Visualização Automatizada de Dados
  Desenvolvedores podem automatizar a criação de gráficos diretamente de pipelines de dados, permitindo relatórios visuais rápidos e padronizados em dashboards ou aplicações de análise.
• Integração com Business Intelligence
  Integre a geração de gráficos em ferramentas de BI, permitindo que usuários e sistemas de IA visualizem tendências, comparações e métricas sob demanda.
• Geração de Relatórios
  Incorpore gráficos dinâmicos em relatórios gerados automaticamente, melhorando a clareza e o impacto dos insights apresentados aos stakeholders.
• Plataformas Educacionais
  Permite que plataformas de aprendizagem criem recursos visuais interativos e ilustrações baseadas em dados para facilitar a compreensão.
• Suporte de Visualização para Assistentes de IA
  Equipe assistentes de IA com a capacidade de gerar e exibir gráficos em resposta a perguntas dos usuários, tornando as conversas mais informativas e visualmente atraentes.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado no seu sistema.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Localize a seção mcpServers.
4. Adicione o Servidor AntV MCP utilizando o seguinte trecho JSON:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
6. Verifique se o servidor está em execução pelo painel do Windsurf.

Claude

1. Instale o Node.js se não estiver presente.
2. Acesse o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione o Servidor AntV MCP sob a chave mcpServers:

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

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Confirme que o servidor está conectado.

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Abra o arquivo de configurações do Cursor.
3. Insira a configuração do Servidor AntV MCP:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique a disponibilidade das ferramentas de gráfico na paleta de ferramentas.

Cline

1. Instale o Node.js se necessário.
2. Encontre o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione a configuração do Servidor AntV MCP:

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

4. Salve o arquivo e reinicie o Cline.
5. Valide a configuração solicitando a geração de um gráfico.

Protegendo Chaves de API Para proteger chaves de API e entradas sensíveis, utilize variáveis de ambiente. Exemplo de configuração:

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

Substitua "API_KEY" pelo nome real da sua variável de ambiente.

Como usar este MCP em fluxos

Utilizando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “antv-chart” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Servidor AntV MCP é altamente especializado para geração de gráficos e visualização, oferecendo utilidade clara para fluxos de trabalho analíticos e centrados em visualização. Contudo, a documentação carece de detalhes sobre templates de prompts, recursos, amostragem e suporte a roots. Para desenvolvedores focados em visualização, é uma ferramenta valiosa e direcionada, mas recursos MCP mais amplos não são totalmente destacados.

Pontuação MCP