AI导哈

AI仪表盘构建工具

AnalyticDashAI是一款基于Streamlit和Anthropic Claude API的AI驱动的仪表盘构建工具，支持自然语言查询、自动数据清洗、多种图表类型和AI执行摘要等功能。

  • by kedarnath30
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 kedarnath30/mcp-data-server

使用说明

AnalyticDashAI

上传数据。问什么都行。看到一切。

AI驱动的仪表板构建器-建立在Streamlit+人类克劳德API。

快速开始

pip install -r requirements.txt
# Add ANTHROPIC_API_KEY to .env or Streamlit secrets
streamlit run app.py

文件结构

mcp-data-server/
├── app.py                  ← Main AnalyticDashAI app
├── requirements.txt        ← Python dependencies
├── .streamlit/
│   └── config.toml         ← Brand theme (Signal Orange + Obsidian)
├── data/                   ← Sample datasets
├── screenshots/            ← App screenshots
└── README.md

特性

功能 状态
自然语言查询 ✅
自动数据清理 ✅
15+图表类型 ✅
人工智能执行摘要（“那又怎样？”）✅
异常检测 ✅
基于角色的仪表板模板 ✅
人工智能建议 ✅
KPI监控和快照 ✅
CSV/Excel/JSON导出 ✅
多表Excel支持 ✅
内置示例数据集 ✅

品牌

  • 主要的，重要的 信号橙 #FF5C00
  • 背景 黑曜石 #0C0C0C
  • 字体： 加上雅加达Sans+太空洞穴
  • 标语： “上传数据。什么都问。什么都看。”

环境

增添 .env 或Streamlit Cloud的秘密：

ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here

部署到Streamlit云

  1. 将此仓库推送到GitHub
  2. 转到share.streamlit.io→ 新应用程序
  3. 选择 app.py 作为主文件
  4. 添加 ANTHROPIC_API_KEY 在秘密中

由Kedarnath建造·由Anthropic Claude提供技术支持

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