
Tích hợp Máy chủ VeyraX MCP
Máy chủ VeyraX MCP hoạt động như một cầu nối đa năng, cho phép các trợ lý AI và môi trường phát triển như Claude, Cursor, Windsurf và VS Code (qua Cline) truy c...
Kích hoạt các tác nhân AI và trợ lý của bạn để trực quan hóa và quản lý dữ liệu với Vega-Lite, tích hợp liền mạch các tính năng biểu đồ nâng cao và khám phá dữ liệu vào quy trình làm việc.
Máy chủ VegaLite MCP là một hiện thực của giao thức Model Context Protocol (MCP) cung cấp cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giao diện để trực quan hóa dữ liệu bằng cú pháp Vega-Lite. Bằng cách kết nối với máy chủ này, các trợ lý AI và ứng dụng có thể thực hiện các tác vụ như lưu dữ liệu bảng và tạo trực quan hóa (biểu đồ, đồ thị, v.v.) theo đặc tả Vega-Lite. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình của nhà phát triển nhờ trực quan hóa dữ liệu lập trình một cách liền mạch, cho phép LLM vừa quản lý bộ dữ liệu vừa tạo ra các hiển thị trực quan tùy chỉnh, rất cần thiết cho phân tích dữ liệu, báo cáo và nghiên cứu. Máy chủ hỗ trợ trả về cả thông số Vega-Lite đầy đủ kèm dữ liệu (ở chế độ văn bản) hoặc hình ảnh PNG mã hóa base64 của trực quan hóa (ở chế độ hình ảnh), giúp linh hoạt cho nhiều kịch bản tích hợp khác nhau.
Không có mẫu prompt nào được liệt kê trong kho lưu trữ.
Không có tài nguyên MCP rõ ràng nào được ghi lại trong kho lưu trữ.
name
(string): Tên bảng dữ liệu cần lưu.data
(array): Mảng các đối tượng đại diện cho bảng dữ liệu.data_name
(string): Tên bảng dữ liệu cần trực quan hóa.vegalite_specification
(string): Chuỗi JSON đại diện cho thông số Vega-Lite.--output_type
là text
, trả về thông số Vega-Lite đầy đủ kèm dữ liệu; nếu là png
, trả về ảnh PNG mã hóa base64.Không có hướng dẫn cài đặt cho Windsurf trong kho lưu trữ.
claude_desktop_config.json
của bạn.mcpServers
.{
"mcpServers": {
"datavis": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/absolute/path/to/mcp-datavis-server",
"run",
"mcp_server_datavis",
"--output_type",
"png" // hoặc "text"
]
}
}
}
Không có hướng dẫn hoặc ví dụ cụ thể về bảo mật API key trong kho lưu trữ.
Không có hướng dẫn cài đặt cho Cursor trong kho lưu trữ.
Không có hướng dẫn cài đặt cho Cline trong kho lưu trữ.
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp các máy chủ MCP vào workflow FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với tác nhân AI của bạn:
Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:
{
"MCP-name": {
"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 năng lực. Hãy nhớ thay “MCP-name” bằng tên thật của máy chủ MCP bạn dùng (ví dụ: “vegalite”, “data-vis”, v.v.) và thay URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.
Mục | Có sẵn | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | Tóm tắt rõ ràng trong README |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không có mẫu prompt nào được liệt kê |
Danh sách Tài nguyên | ⛔ | Không có tài nguyên rõ ràng nào được liệt kê |
Danh sách Công cụ | ✅ | save_data , visualize_data được ghi lại |
Bảo mật API Key | ⛔ | Không có thông tin về bảo mật hoặc truyền API key |
Hỗ trợ Sampling (ít quan trọng khi đánh giá) | ⛔ | Không được đề cập |
Dựa trên bảng trên, Máy chủ VegaLite MCP tập trung và được ghi lại tốt về công cụ và tổng quan, nhưng thiếu thông tin về prompt, tài nguyên và cài đặt bảo mật, làm hạn chế điểm tích hợp sẵn sàng sử dụng.
Máy chủ MCP VegaLite đơn giản, giao diện rõ ràng cho trực quan hóa dữ liệu qua LLM. Tuy nhiên, việc thiếu mẫu prompt, tài nguyên và hướng dẫn bảo mật khiến nó kém phù hợp cho các trường hợp nâng cao hoặc triển khai sản xuất. Giá trị chính nằm ở các công cụ chức năng lưu và trực quan hóa dữ liệu, nhưng mức độ hoàn thiện và mở rộng còn hạn chế.
Đánh giá: 5/10
Có LICENSE | ⛔ |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ✅ |
Số Fork | 18 |
Số Star | 72 |
Nó cung cấp giao diện cho các mô hình ngôn ngữ lớn trực quan hóa dữ liệu bằng cú pháp Vega-Lite, cho phép quản lý bộ dữ liệu và tạo ra các hiển thị trực quan như biểu đồ hoặc đồ thị để phân tích, báo cáo và giáo dục.
Nó cung cấp hai công cụ chính: `save_data` để lưu bảng tổng hợp dữ liệu phục vụ trực quan hóa, và `visualize_data` để tạo trực quan hóa bằng thông số Vega-Lite, trả về thông số đầy đủ kèm dữ liệu (dạng văn bản) hoặc ảnh PNG.
Thêm thành phần MCP vào luồng của bạn, mở phần cấu hình và nhập thông tin máy chủ MCP ở định dạng JSON được cung cấp trong tài liệu, thay thế tên và URL phù hợp.
Nó lý tưởng cho phân tích và trực quan hóa dữ liệu lập trình, báo cáo tự động, khám phá dữ liệu tương tác và công cụ giáo dục nơi người dùng hoặc AI cần trực quan hóa bộ dữ liệu và tìm hiểu các nguyên lý trực quan hóa một cách tương tác.
Không có hướng dẫn hoặc ví dụ cụ thể về bảo mật API key trong kho lưu trữ.
Nâng cao dự án dựa trên dữ liệu của bạn với trực quan hóa dữ liệu AI thời gian thực bằng VegaLite MCP Server trên FlowHunt.
Máy chủ VeyraX MCP hoạt động như một cầu nối đa năng, cho phép các trợ lý AI và môi trường phát triển như Claude, Cursor, Windsurf và VS Code (qua Cline) truy c...
Máy chủ Kagi MCP là cầu nối giữa các trợ lý AI với công cụ tìm kiếm và tóm tắt hiện đại của Kagi, giúp các LLM truy cập dữ liệu web chất lượng cao, thời gian th...
Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...