VegaLite MCP-server

Vad gör “VegaLite” MCP-servern?

VegaLite MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-serverimplementering som ger stora språkmodeller (LLM:er) ett gränssnitt för att visualisera data med Vega-Lite-syntax. Genom att ansluta till denna server kan AI-assistenter och applikationer avlasta uppgifter som att spara tabulär data och skapa visualiseringar (diagram, grafer, etc.) definierade i Vega-Lite-specifikationen. Detta förbättrar utvecklarens arbetsflöde genom att möjliggöra sömlös programmatisk datavisualisering, vilket låter LLM:er både hantera dataset och skapa anpassade visuella utdata som är viktiga för dataanalys, rapportering och forskning. Servern stöder att returnera antingen hela Vega-Lite-specifikationen med data bifogad (i textläge) eller en base64-kodad PNG-bild av visualiseringen (i bildläge), vilket gör den flexibel för olika integrationsscenarier.

Lista över promptar

Inga promptmallar finns listade i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i arkivet.

Lista över verktyg

• save_data
  • Sparar en tabell med dataaggregeringar på servern för senare visualisering.
  • Indata:
    • name (string): Namn på datatabellen som ska sparas.
    • data (array): Array av objekt som representerar datatabellen.
  • Returnerar: Bekräftelsemeddelande.
• visualize_data
  • Visualiserar en datatabell med Vega-Lite-syntax.
  • Indata:
    • data_name (string): Namn på datatabellen som ska visualiseras.
    • vegalite_specification (string): JSON-sträng som representerar Vega-Lite-specifikationen.
  • Returnerar: Om --output_type är satt till text returneras hela Vega-Lite-specifikationen med data; om satt till png, returneras en base64-kodad PNG-bild.

Användningsområden för denna MCP-server

• Dataanalys och visualisering
  • Utvecklare och dataanalytiker kan ladda upp dataset och programmässigt skapa anpassade visualiseringar (t.ex. stapeldiagram, spridningsdiagram) med Vega-Lite-specifikationer.
• Automatiserad rapportering
  • LLM:er kan automatiskt skapa och visualisera rapporter genom att spara data och generera diagram för business intelligence- eller forskningsändamål.
• Interaktiv datautforskning
  • Möjliggör iterativ utforskning genom att spara nya datatabeller och visualisera dem vid behov, vilket effektiviserar arbetsflödet för datadrivna projekt.
• Utbildningsverktyg
  • Kan integreras i utbildningsplattformar för att låta studenter eller användare visualisera dataset och lära sig om datavisualisering interaktivt.

Hur man sätter upp den

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf finns listade i arkivet.

Claude

1. Öppna din claude_desktop_config.json.
2. Leta upp objektet mcpServers.
3. Lägg till VegaLite MCP-servern med följande JSON-utdrag:

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

4. Spara konfigurationsfilen.
5. Starta om Claude Desktop och verifiera att servern körs.

Säker hantering av API-nycklar

Inga specifika instruktioner eller exempel på säker hantering av API-nycklar finns i arkivet.

Cursor

Inga installationsinstruktioner för Cursor finns listade i arkivet.

Cline

Inga installationsinstruktioner för Cline finns listade i arkivet.

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion matar du in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “MCP-name” till det faktiska namnet på din MCP-server (t.ex. “vegalite”, “data-vis”, etc.) och ersätt URL:en med din egen MCP-server URL.

Översikt

Baserat på tabellen ovan är VegaLite MCP-servern fokuserad och väl dokumenterad vad gäller verktyg och översikt, men saknar information om promptar, resurser och säkerhetsinställningar, vilket begränsar dess integrationsbetyg ur lådan.

Vår åsikt

MCP VegaLite-servern är enkel med ett tydligt gränssnitt för datavisualisering via LLM:er. Avsaknaden av promptmallar, resurser och säkerhetsvägledning drar dock ner användbarheten för mer avancerade eller produktionsnära scenarier. Dess största värde ligger i dess funktionella verktyg för att spara och visualisera data, men den övergripande fullständigheten och utbyggbarheten är begränsad.

Betyg: 5/10

MCP-score