
mcp-vision MCP Server
Server mcp-vision MCP prepája modely počítačového videnia z HuggingFace – ako napríklad zero-shot detekciu objektov – s FlowHuntom a ďalšími AI platformami, čím...
Umožnite svojim AI agentom a asistentom vizualizovať a spravovať dáta cez Vega-Lite, bezproblémovo integrujte pokročilé grafy a skúmanie dát do svojich pracovných tokov.
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.
V repozitári nie sú uvedené žiadne šablóny promptov.
V repozitári nie sú explicitne zdokumentované MCP zdroje.
name
(string): Názov dátovej tabuľky, ktorá sa má uložiť.data
(array): Pole objektov reprezentujúcich tabuľku dát.data_name
(string): Názov dátovej tabuľky, ktorá sa bude vizualizovať.vegalite_specification
(string): JSON reťazec predstavujúci špecifikáciu Vega-Lite.--output_type
nastavený na text
, vráti celú špecifikáciu Vega-Lite s dátami; ak na png
, vráti base64-kódovaný PNG obrázok.V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Windsurf.
claude_desktop_config.json
.mcpServers
.{
"mcpServers": {
"datavis": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/absolute/path/to/mcp-datavis-server",
"run",
"mcp_server_datavis",
"--output_type",
"png" // alebo "text"
]
}
}
}
V repozitári nie sú uvedené žiadne konkrétne inštrukcie alebo príklady na zabezpečenie API kľúčov.
V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cursor.
V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cline.
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.
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.
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
Má LICENSE | ⛔ |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ✅ |
Počet Forkov | 18 |
Počet Hviezdičiek | 72 |
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.
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.
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.
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.
V repozitári nie sú uvedené žiadne konkrétne inštrukcie alebo príklady na zabezpečenie API kľúčov.
Vylepšite svoje projekty zamerané na dáta v reálnom čase pomocou AI-vizualizácie dát cez VegaLite MCP Server na FlowHunt.
Server mcp-vision MCP prepája modely počítačového videnia z HuggingFace – ako napríklad zero-shot detekciu objektov – s FlowHuntom a ďalšími AI platformami, čím...
Vectara MCP Server je open source most medzi AI asistentmi a dôveryhodnou RAG platformou Vectara, ktorý umožňuje bezpečné, efektívne vyhľadávanie a generovanie ...
Integrujte Vectorize MCP Server s FlowHunt a umožnite pokročilé získavanie vektorov, sémantické vyhľadávanie a extrakciu textov pre výkonné AI pracovné toky. Be...