Integrarea AntV MCP Server

Ce face “AntV” MCP Server?

AntV MCP Server este un server Model Context Protocol (MCP) de vizualizare proiectat să genereze peste 25 de tipuri de grafice vizuale folosind biblioteca AntV. Acționând ca o punte între asistenții AI și capabilitățile puternice de charting ale AntV, acest server MCP permite fluxurilor AI să creeze, manipuleze și să servească vizualizări grafice la cerere. Prin expunerea generării de grafice ca un instrument MCP, îmbunătățește fluxurile de dezvoltare în aplicațiile care necesită vizualizare dinamică a datelor, prezentarea insight-urilor și generarea de rapoarte. Serverul permite clienților să solicite ușor grafice pentru analize, dashboard-uri și scenarii de business intelligence, totul standardizat prin interfața MCP.

Lista de Prompt-uri

Nu s-au găsit informații despre șabloane de prompt în depozit.

Lista de Resurse

Nu există resurse explicite documentate în depozit.

Lista de Instrumente

• Instrument de generare a graficelor
  Permite clienților AI să genereze o gamă largă de grafice vizuale (peste 20 de tipuri, ex. bară, linie, plăcintă etc.) programatic prin sistemul de charting AntV. Acest instrument abstractizează complexitatea creării graficelor, permițând utilizatorilor să specifice tipul de grafic și datele pentru a primi un rezultat vizual randat.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Vizualizare automată de date
  Dezvoltatorii pot automatiza crearea graficelor direct din pipeline-urile de date, permițând raportare vizuală rapidă și standardizată în dashboard-uri sau aplicații de analiză.
• Integrare Business Intelligence
  Integrează generarea de grafice în instrumente BI, permițând utilizatorilor și sistemelor AI să vizualizeze tendințe, comparații și metrici la cerere.
• Generare de rapoarte
  Încorporează grafice dinamice în rapoarte generate automat, îmbunătățind claritatea și impactul insight-urilor prezentate către părțile interesate.
• Platforme educaționale
  Permite platformelor de învățare să creeze materiale vizuale interactive și ilustrații bazate pe date pentru a facilita înțelegerea.
• Suport de vizualizare pentru asistenți AI
  Echiparea asistenților AI cu abilitatea de a genera și afișa grafice ca răspuns la întrebările utilizatorilor, făcând conversațiile mai informative și mai atractive vizual.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js este instalat pe sistem.
2. Deschide fișierul de configurare Windsurf.
3. Localizează secțiunea mcpServers.
4. Adaugă AntV MCP Server folosind următorul fragment JSON:

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

5. Salvează configurația și repornește Windsurf.
6. Verifică din dashboard-ul Windsurf că serverul rulează.

Claude

1. Instalează Node.js dacă nu este deja prezent.
2. Accesează fișierul de configurare Claude.
3. Adaugă AntV MCP Server sub cheia mcpServers:

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

4. Salvează și repornește Claude.
5. Confirmă conectarea serverului.

Cursor

1. Asigură-te că Node.js este instalat.
2. Deschide fișierul de setări al Cursor.
3. Inserează configurația AntV MCP Server:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Verifică disponibilitatea instrumentelor de grafic în paleta de instrumente.

Cline

1. Instalează Node.js dacă este necesar.
2. Găsește fișierul de configurare pentru Cline.
3. Adaugă configurația AntV MCP Server:

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

4. Salvează fișierul și repornește Cline.
5. Validează setup-ul solicitând generarea unui grafic.

Securizarea cheilor API Pentru a securiza cheile API și valorile sensibile, folosește variabile de mediu. Exemplu de configurație:

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

Înlocuiește "API_KEY" cu numele efectiv al variabilei tale de mediu.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea utiliza acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici “antv-chart” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel propriu.

Prezentare generală

Opinia noastră

AntV MCP Server este foarte specializat pentru generarea și vizualizarea de grafice, oferind utilitate clară pentru fluxuri de lucru axate pe analiză și vizual. Totuși, documentația nu oferă detalii privind șabloane de prompt, resurse, sampling și suport de roots. Pentru dezvoltatorii orientați pe vizualizare, este un instrument valoros și concentrat, însă funcțiile MCP mai largi nu sunt pe deplin expuse.

Scor MCP