VegaLite MCP Server

Ce face serverul “VegaLite” MCP?

Serverul VegaLite MCP este o implementare Model Context Protocol (MCP) care oferă modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM) o interfață pentru vizualizarea datelor utilizând sintaxa Vega-Lite. Prin conectare la acest server, asistenții AI și aplicațiile pot delega sarcini precum salvarea datelor tabelare și generarea de vizualizări (grafice, diagrame etc.) definite în specificația Vega-Lite. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de lucru ale dezvoltatorilor, permițând vizualizare programatică de date fără întreruperi, astfel încât LLM-urile pot gestiona atât seturile de date, cât și produce rezultate vizuale personalizate, esențiale pentru analiză de date, raportare și cercetare. Serverul suportă returnarea fie a întregii specificații Vega-Lite cu date atașate (în modul text), fie a unei imagini PNG codificate base64 a vizualizării (în modul imagine), ceea ce îl face flexibil pentru diverse scenarii de integrare.

Listă de Prompts

Niciun șablon de prompt nu este listat în depozit.

Listă de Resurse

Nu sunt documentate resurse MCP explicite în depozit.

Listă de Instrumente

• save_data
  • Salvează o tabelă cu agregări de date pe server pentru vizualizare ulterioară.
  • Inputuri:
    • name (string): Numele tabelei de date care urmează să fie salvată.
    • data (array): Array de obiecte ce reprezintă tabelul de date.
  • Returnează: Mesaj de succes.
• visualize_data
  • Vizualizează o tabelă de date folosind sintaxa Vega-Lite.
  • Inputuri:
    • data_name (string): Numele tabelei de date care urmează să fie vizualizată.
    • vegalite_specification (string): Șir JSON ce reprezintă specificația Vega-Lite.
  • Returnează: Dacă --output_type este setat la text, returnează întreaga specificație Vega-Lite cu date; dacă este setat la png, returnează o imagine PNG codificată base64.

Cazuri de utilizare pentru acest MCP Server

• Analiză și vizualizare de date
  • Dezvoltatorii și data scientist-ii pot încărca seturi de date și genera vizualizări personalizate (ex: diagrame bară, scatter plot) programatic folosind specificații Vega-Lite.
• Raportare automată
  • LLM-urile pot genera și vizualiza rapoarte automat, salvând date și producând grafice pentru business intelligence sau cercetare.
• Explorare interactivă a datelor
  • Permite explorare iterativă prin salvarea de noi tabele de date și vizualizarea lor la cerere, eficientizând fluxul proiectelor bazate pe date.
• Instrumente educaționale
  • Poate fi integrat în platforme educaționale pentru a permite studenților sau utilizatorilor să vizualizeze seturi de date și să învețe principiile vizualizării datelor interactiv.

Cum se configurează

Windsurf

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Windsurf listate în depozit.

Claude

1. Deschide fișierul tău claude_desktop_config.json.
2. Localizează obiectul mcpServers.
3. Adaugă VegaLite MCP Server folosind următorul fragment JSON:

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

4. Salvează fișierul de configurare.
5. Repornește Claude Desktop și verifică dacă serverul rulează.

Securizarea cheilor API

Nu sunt furnizate instrucțiuni sau exemple specifice de securizare a cheilor API în depozit.

Cursor

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Cursor listate în depozit.

Cline

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Cline listate în depozit.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea 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 tău AI:

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

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

După configurare, agentul AI va putea utiliza acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “MCP-name” cu numele real al serverului tău MCP (ex: “vegalite”, “data-vis”, etc.) și să schimbi URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza tabelului de mai sus, VegaLite MCP Server este focusat și bine documentat în ceea ce privește instrumentele și prezentarea generală, dar lipsa informațiilor despre prompts, resurse și securitate limitează scorul de integrare out-of-the-box.

Opinia noastră

Serverul MCP VegaLite este direct, cu o interfață clară pentru vizualizare de date prin LLM-uri. Totuși, absența șabloanelor de prompt, a resurselor și a ghidajului pentru securitate îi scade utilizabilitatea pentru scenarii avansate sau de producție. Principala valoare stă în instrumentele funcționale pentru salvarea și vizualizarea datelor, dar completitudinea și extensibilitatea generală sunt limitate.

Scor: 5/10

Scor MCP