VegaLite MCP Server
Umožnite svojim AI agentom a asistentom vizualizovať a spravovať dáta cez Vega-Lite, bezproblémovo integrujte pokročilé grafy a skúmanie dát do svojich pracovných tokov.

Čo robí „VegaLite“ MCP Server?
VegaLite MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP) servera, ktorá poskytuje veľkým jazykovým modelom (LLM) rozhranie na vizualizáciu dát pomocou syntaxe Vega-Lite. Po pripojení na tento server môžu AI asistenti a aplikácie delegovať úlohy ako ukladanie tabuľkových dát a generovanie vizualizácií (grafov, diagramov a pod.) definovaných špecifikáciou Vega-Lite. To zlepšuje pracovné toky vývojárov umožnením plynulej programovej vizualizácie dát, vďaka čomu môžu LLM nielen spravovať datasety, ale aj vytvárať vlastné vizuálne výstupy, čo je kľúčové pre analýzu, reporting a výskum. Server podporuje vrátenie buď kompletnej špecifikácie Vega-Lite s pripojenými dátami (v textovom režime), alebo base64-kódovaného PNG obrázka vizualizácie (v obrázkovom režime), vďaka čomu je flexibilný pre rôzne integračné scenáre.
Zoznam promptov
V repozitári nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.
Zoznam zdrojov
V repozitári nie sú explicitne zdokumentované MCP zdroje.
Zoznam nástrojov
- save_data
- Uloží tabuľku agregovaných dát na server na neskoršiu vizualizáciu.
- Vstupy:
name
(string): Názov dátovej tabuľky, ktorá sa má uložiť.data
(array): Pole objektov reprezentujúcich tabuľku dát.
- Výstup: Správa o úspechu.
- visualize_data
- Vizualizuje tabuľku dát pomocou syntaxe Vega-Lite.
- Vstupy:
data_name
(string): Názov dátovej tabuľky, ktorá sa bude vizualizovať.vegalite_specification
(string): JSON reťazec predstavujúci špecifikáciu Vega-Lite.
- Výstup: Ak je
--output_type
nastavený natext
, vráti celú špecifikáciu Vega-Lite s dátami; ak napng
, vráti base64-kódovaný PNG obrázok.
Prípady použitia tohto MCP servera
- Analýza a vizualizácia dát
- Vývojári a dátoví analytici môžu nahrávať datasety a programovo generovať vlastné vizualizácie (napr. stĺpcové grafy, bodové grafy) pomocou špecifikácií Vega-Lite.
- Automatizovaný reporting
- LLM môžu automaticky generovať a vizualizovať reporty ukladaním dát a tvorbou grafov pre business intelligence alebo výskumné účely.
- Interaktívne skúmanie dát
- Umožňuje iteratívne skúmanie ukladaním nových dátových tabuliek a ich vizualizáciou na požiadanie, čím zefektívňuje workflow dátovo orientovaných projektov.
- Vzdelávacie nástroje
- Môže byť integrovaný do vzdelávacích platforiem, kde si študenti alebo používatelia môžu vizualizovať datasety a interaktívne sa učiť princípy dátovej vizualizácie.
Ako to nastaviť
Windsurf
V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Windsurf.
Claude
- Otvorte svoj
claude_desktop_config.json
. - Vyhľadajte objekt
mcpServers
. - Pridajte VegaLite MCP Server pomocou nasledujúceho JSON úryvku:
{ "mcpServers": { "datavis": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/absolute/path/to/mcp-datavis-server", "run", "mcp_server_datavis", "--output_type", "png" // alebo "text" ] } } }
- Uložte konfiguračný súbor.
- Reštartujte Claude Desktop a overte, že server beží.
Zabezpečenie API kľúčov
V repozitári nie sú uvedené žiadne konkrétne inštrukcie alebo príklady na zabezpečenie API kľúčov.
Cursor
V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cursor.
Cline
V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cline.
Ako použiť tento MCP vo flowoch
Použitie MCP vo FlowHunt
Ak chcete integrovať MCP servery do svojho FlowHunt workflowu, začnite pridaním MCP komponentu do svojho flowu a prepojte ho so svojím AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:
{
"MCP-name": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám a možnostiam. Nezabudnite zmeniť “MCP-name” na skutočný názov vášho MCP servera (napr. “vegalite”, “data-vis” a pod.) a nahraďte URL adresou vášho vlastného MCP servera.
Prehľad
Sekcia | Dostupnosť | Podrobnosti/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | Jasné zhrnutie v README |
Zoznam promptov | ⛔ | Nie sú uvedené šablóny promptov |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Nie sú explicitne uvedené zdroje |
Zoznam nástrojov | ✅ | save_data , visualize_data zdokumentované |
Zabezpečenie API kľúčov | ⛔ | Nie sú informácie o zabezpečení alebo prenose API kľúčov |
Podpora vzorkovania (menej dôležité pri hodnotení) | ⛔ | Nespomenuté |
Na základe vyššie uvedenej tabuľky je VegaLite MCP Server zameraný a dobre zdokumentovaný, čo sa týka nástrojov a prehľadu, ale chýbajú informácie o promptoch, zdrojoch a bezpečnostnom nastavení, čo obmedzuje jeho „out-of-the-box“ integračné skóre.
Náš názor
MCP VegaLite server je priamočiary s jasným rozhraním pre vizualizáciu dát cez LLM. Absencia šablón promptov, zdrojov a bezpečnostného usmernenia však znižuje jeho využiteľnosť pre pokročilejšie alebo produkčné scenáre. Jeho hlavnou hodnotou sú funkčné nástroje na ukladanie a vizualizáciu dát, no celková komplexnosť a rozšíriteľnosť sú obmedzené.
Hodnotenie: 5/10
MCP skóre
Má LICENSE | ⛔ |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ✅ |
Počet Forkov | 18 |
Počet Hviezdičiek | 72 |
Najčastejšie kladené otázky
- Čo robí VegaLite MCP Server?
Poskytuje rozhranie pre veľké jazykové modely na vizualizáciu dát pomocou syntaxe Vega-Lite, umožňuje im spravovať datasety a vytvárať vlastné vizuálne výstupy ako grafy alebo diagramy na analýzu dát, reporting a vzdelávacie použitie.
- Aké nástroje ponúka VegaLite MCP Server?
Ponúka dva hlavné nástroje: `save_data` na uloženie tabuľky agregovaných dát na vizualizáciu a `visualize_data` na generovanie vizualizácií pomocou špecifikácie Vega-Lite, pričom vracia buď úplnú špecifikáciu s dátami (text) alebo PNG obrázok.
- Ako integrovať VegaLite MCP Server do FlowHunt?
Pridajte komponent MCP do svojho flowu, otvorte konfiguráciu a vložte údaje o vašom MCP serveri vo formáte JSON podľa dokumentácie, pričom upravte názov a URL podľa potreby.
- Aké sú hlavné prípady použitia VegaLite MCP Servera?
Je ideálny na programovú analýzu a vizualizáciu dát, automatizovaný reporting, interaktívne skúmanie dát a vzdelávacie nástroje, kde používatelia alebo AI agenti potrebujú vizualizovať datasety a interaktívne sa učiť princípy vizualizácie dát.
- Sú dostupné informácie o zabezpečení API kľúčov?
V repozitári nie sú uvedené žiadne konkrétne inštrukcie alebo príklady na zabezpečenie API kľúčov.
Vyskúšajte VegaLite MCP Server s FlowHunt
Vylepšite svoje projekty zamerané na dáta v reálnom čase pomocou AI-vizualizácie dát cez VegaLite MCP Server na FlowHunt.