Máy chủ MCP Khám Phá Dữ Liệu

Máy chủ MCP “Khám Phá Dữ Liệu” làm gì?

Máy chủ MCP Khám Phá Dữ Liệu là một công cụ đa năng được thiết kế để kết nối các trợ lý AI với bộ dữ liệu bên ngoài nhằm phân tích dữ liệu tương tác. Đóng vai trò như một trợ lý Nhà Khoa Học Dữ Liệu cá nhân, nó giúp người dùng—đặc biệt là lập trình viên và nhà phân tích—khám phá các bộ dữ liệu phức tạp và rút ra các thông tin hữu ích một cách dễ dàng. Bằng cách cho phép tác nhân AI truy cập các tệp CSV cục bộ và xác định chủ đề khám phá, máy chủ tối ưu hóa các nhiệm vụ như tóm tắt xu hướng, tạo báo cáo phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Việc tích hợp với các nền tảng AI lớn khiến nó trở thành thành phần giá trị cho truy vấn cơ sở dữ liệu, hội thoại dựa trên dữ liệu và tự động hóa quy trình, đồng thời đảm bảo tương tác liền mạch, an toàn với dữ liệu do người dùng cung cấp.

Danh sách Prompt

• explore-data
  • Mẫu prompt hướng dẫn AI phân tích một tệp CSV được cung cấp theo chủ đề đã chỉ định, như “Mẫu thời tiết tại New York” hoặc “Giá nhà ở California.” Người dùng cung cấp csv_path (đường dẫn tệp cục bộ) và topic (chủ đề khám phá).

Danh sách Tài nguyên

• Đầu vào tệp CSV
  • Người dùng cung cấp đường dẫn tệp CSV cục bộ, đây là nguồn dữ liệu chính để khám phá.
• Bộ dữ liệu Kaggle
  • Hỗ trợ tích hợp với các bộ dữ liệu lớn công khai từ Kaggle, như dữ liệu bất động sản và lịch sử thời tiết.
• Báo cáo phân tích
  • Tạo bản tóm tắt và báo cáo dựa trên dữ liệu đã phân tích, có thể chia sẻ hoặc tham khảo.
• Trực quan hóa
  • Sinh ra các biểu đồ (ví dụ: đồ thị xu hướng) dựa trên bộ dữ liệu đã khám phá.

Danh sách Công cụ

• Không có công cụ cụ thể nào được liệt kê trong tài liệu sẵn có hoặc cấu trúc kho.

Ứng dụng của Máy chủ MCP này

• Phân tích thị trường bất động sản
  • Phân tích bộ dữ liệu bất động sản lớn (ví dụ từ Kaggle) để xác định xu hướng nhà ở ở các vùng cụ thể, như California.
• Khám phá dữ liệu thời tiết
  • Khám phá các mẫu thời tiết bằng bộ dữ liệu lịch sử để xác định xu hướng hoặc bất thường cho bất kỳ thành phố nào.
• Tổng hợp dữ liệu tự động
  • Tạo ngay các bản tóm tắt hoặc báo cáo quản trị từ tệp CSV thô, giảm thời gian phân tích thủ công.
• Tạo trực quan hóa
  • Tạo các biểu đồ (ví dụ: xu hướng nhiệt độ, phân phối giá) để hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Nghiên cứu chuyên ngành
  • Sử dụng AI để khám phá các chủ đề nghiên cứu cụ thể bằng cách cung cấp bộ dữ liệu và chủ đề liên quan cho phân tích tập trung.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Python và Node.js.
2. Tải về hoặc clone kho Máy chủ MCP Khám Phá Dữ Liệu.
3. Chỉnh sửa tệp cấu hình Windsurf để thêm máy chủ MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "data-exploration": {
         "command": "python",
         "args": ["setup.py"]
       }
     }
   }
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh máy chủ MCP đang chạy và có thể truy cập từ Windsurf.

Claude

1. Tải Claude Desktop từ đây.
2. Clone kho Máy chủ MCP và di chuyển tới thư mục của nó.
3. Chạy server với:

   python setup.py
   

4. Trong Claude Desktop, chờ các mẫu prompt và công cụ tải lên.
5. Chọn mẫu prompt “explore-data” và nhập các thông tin cần thiết (csv_path, topic).

Cursor

1. Cài đặt các yêu cầu: Python và Node.js.
2. Clone kho Máy chủ MCP.
3. Thêm cấu hình máy chủ MCP trong phần cài đặt của Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "data-exploration": {
         "command": "python",
         "args": ["setup.py"]
       }
     }
   }
   

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Xác nhận server đã được tích hợp và hoạt động.

Cline

1. Cài đặt Python và Node.js theo yêu cầu.
2. Clone kho và di chuyển tới thư mục của nó.
3. Thêm cấu hình máy chủ MCP vào tệp config của Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "data-exploration": {
         "command": "python",
         "args": ["setup.py"]
       }
     }
   }
   

4. Lưu tệp và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra rằng máy chủ Khám Phá Dữ Liệu đang hoạt động.

Bảo mật API Key

Nếu server cần API key, hãy thiết lập thông qua biến môi trường để bảo mật:

{
  "mcpServers": {
    "data-exploration": {
      "command": "python",
      "args": ["setup.py"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Thay "API_KEY" bằng tên biến môi trường thực tế của bạn.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối nó với tác nhân AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn chi tiết máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

{
  "data-exploration": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy thay “data-exploration” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên tài liệu và nội dung kho sẵn có, máy chủ MCP này rất phù hợp cho các tác vụ khám phá và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, việc thiếu danh sách công cụ rõ ràng và không hỗ trợ sampling hoặc roots cụ thể khiến nó hạn chế hơn cho các workflow tác tử nâng cao. Dù vậy, với mục tiêu chính, nó cung cấp tiện ích mạnh mẽ và hướng dẫn tích hợp rõ ràng.

Điểm MCP