Servidor VegaLite MCP

O que faz o Servidor “VegaLite” MCP?

O Servidor VegaLite MCP é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) que oferece aos grandes modelos de linguagem (LLMs) uma interface para visualização de dados usando a sintaxe Vega-Lite. Ao se conectar a esse servidor, assistentes de IA e aplicações podem delegar tarefas como salvar dados tabulares e gerar visualizações (gráficos, diagramas, etc.) definidas na especificação Vega-Lite. Isso aprimora o fluxo de trabalho dos desenvolvedores ao permitir a visualização de dados programática, possibilitando que LLMs gerenciem conjuntos de dados e produzam saídas visuais personalizadas, essenciais para análise, relatórios e pesquisa de dados. O servidor suporta o retorno da especificação Vega-Lite completa com dados acoplados (em modo texto) ou uma imagem PNG codificada em base64 da visualização (em modo imagem), tornando-o flexível para diversos cenários de integração.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt está listado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está documentado no repositório.

Lista de Ferramentas

• save_data
  • Salva uma tabela de agregações de dados no servidor para visualização posterior.
  • Entradas:
    • name (string): Nome da tabela de dados a ser salva.
    • data (array): Array de objetos representando a tabela de dados.
  • Retorno: Mensagem de sucesso.
• visualize_data
  • Visualiza uma tabela de dados usando a sintaxe Vega-Lite.
  • Entradas:
    • data_name (string): Nome da tabela de dados a ser visualizada.
    • vegalite_specification (string): String JSON representando a especificação Vega-Lite.
  • Retorno: Se --output_type for text, retorna o spec Vega-Lite completo com dados; se for png, retorna uma imagem PNG codificada em base64.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Análise e Visualização de Dados
  • Desenvolvedores e cientistas de dados podem enviar conjuntos de dados e gerar visualizações personalizadas (ex: gráficos de barras, dispersão) programaticamente usando especificações Vega-Lite.
• Relatórios Automatizados
  • LLMs podem gerar e visualizar relatórios automaticamente salvando dados e produzindo gráficos para inteligência de negócios ou pesquisa.
• Exploração Interativa de Dados
  • Permite a exploração iterativa salvando novas tabelas de dados e visualizando-as sob demanda, agilizando o fluxo de trabalho de projetos orientados por dados.
• Ferramentas Educacionais
  • Pode ser integrado a plataformas educacionais para que estudantes ou usuários visualizem conjuntos de dados e aprendam sobre princípios de visualização de dados de forma interativa.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração para Windsurf está listada no repositório.

Claude

1. Abra seu claude_desktop_config.json.
2. Localize o objeto mcpServers.
3. Adicione o Servidor VegaLite MCP usando o seguinte trecho JSON:

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

4. Salve o arquivo de configuração.
5. Reinicie o Claude Desktop e verifique se o servidor está em execução.

Segurança de Chaves de API

Nenhuma instrução ou exemplo específico para segurança de chaves de API é fornecido no repositório.

Cursor

Nenhuma instrução de configuração para Cursor está listada no repositório.

Cline

Nenhuma instrução de configuração para Cline está listada no repositório.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo 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 do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “MCP-name” para o nome real do seu servidor MCP (ex: “vegalite”, “data-vis”, etc.) e substituir a URL pela do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o Servidor VegaLite MCP é focado e bem documentado quanto a ferramentas e visão geral, mas carece de informações sobre prompts, recursos e configuração de segurança, limitando sua pontuação de integração pronta para uso.

Nossa opinião

O servidor MCP VegaLite é direto, com uma interface clara para visualização de dados via LLMs. Entretanto, a ausência de templates de prompts, recursos e orientações de segurança reduz sua usabilidade para cenários mais avançados ou de produção. Seu principal valor está nas ferramentas funcionais para salvar e visualizar dados, mas a completude geral e extensibilidade são limitadas.

Nota: 5/10

Pontuação MCP