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数据快速分析服务

Quick-Data是一个MCP服务器，提供对.json和.csv文件的任意数据分析功能，通过工具、资源和提示构建可重用的代理工作流。

  • by disler
  • Python
  • 本地部署
  • 150 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 disler/quick-data-mcp

使用说明

MCP从零开始：快速数据

目的：学习通过将工具扩展到可重用的代理工作流（ADW也称为Prompts w/tools）来构建强大的模型上下文协议（MCP）服务器。

快速数据

Quick Data是一个MCP服务器，它为您的代理提供对.json和.csv文件的任意数据分析。

我们使用快速数据作为具体用例来具体实验MCP服务器元素：提示>工具>资源。

看 快速数据mcp 有关MCP服务器的详细信息

引导性问题

我们尝试了三个主要问题：

  1. 我们如何通过使用工具、资源和提示来最大化定制MCP服务器的价值？
  2. 构建MCP服务器的最佳代码库架构是什么？
  3. 我们能否构建一个可用于快速构建MCP服务器的代理工作流（带工具的提示）？

了解MCP组件

MCP服务器有三个主要的构建块，扩展了AI模型的功能：

工具

什么：AI模型可以调用的函数来执行操作。

何时使用：当你希望AI根据你的领域特定用例在中低原子级别上做一些事情时。

示例:

@mcp.tool()
async def create_task(title: str, description: str) -> dict:
    """Create a new task."""
    # AI can call this to actually create tasks
    return {"id": "123", "title": title, "status": "created"}

资源

什么：AI模型可以读取和访问的数据。

何时使用：当你想让人工智能读取信息时——用户配置文件、配置、状态或任何数据源。

示例:

@mcp.resource("users://{user_id}/profile")
async def get_user_profile(user_id: str) -> dict:
    """Get user profile by ID."""
    # AI can read this data to understand users
    return {"id": user_id, "name": "John", "role": "developer"}

鼓励

什么：启动特定类型讨论的预构建对话模板。

何时使用：当你想为特定领域的用例提供通用、可重复的工作流程的AI结构化起点时。

示例:

@mcp.prompt()
async def code_review(code: str) -> str:
    """Start a code review conversation."""
    # AI gets a structured template for code reviews
    return f"Review this code for security and performance:\n{code}"

快速决策指南

  • AI需要采取行动吗？ → Use 工具
  • 需要AI来读取数据吗？ → Use 资源
  • 需要可重用代理工作流（ADW）？ → Use 鼓励

快速设置

要使用快速数据MCP服务器：

  1. 导航到MCP服务器目录:

    cd quick-data-mcp/

  2. 为您的MCP客户端进行配置:

    # Copy the sample configuration
cp .mcp.json.sample .mcp.json

# Edit .mcp.json and update the --directory path to your absolute path
# Example: "/Users/yourusername/path/to/quick-data-mcp"

  3. 测试服务器:

    uv run python main.py

看 快速数据mcp/README.md 获取完整的设置和使用文档。

资源

  • MCP客户端：https://modelcontextprotocol.io/clients
  • Claude代码资源支持Github问题：https://github.com/anthropics/claude-code/issuesç/545

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