使用说明
CSV文件的Vibe预处理和分析MCP服务器
一个强大的MCP(模型控制协议)服务器,用于预处理和分析CSV文件。该服务器通过直观的界面提供了一套用于数据操作、可视化和分析的工具。
特性
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数据加载和管理
- 从指定的工作目录加载CSV文件
- 设置和管理工作目录
- 列出工作目录中的文件
- 将处理后的数据帧保存到新文件
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数据预处理
- 处理列中的混合数据类型
- 使用各种策略管理空值:
- 删除包含空值的行
- 填写平均值/中位数/众数
- 正向/反向填充
- 填充常数值
- 删除并重命名列
- 运行自定义数据帧编辑代码
- 将处理后的数据保存到新文件
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数据分析
- 生成全面的数据描述
- 使用可视化创建相关性矩阵
- 处理列中的混合数据类型
- 运行自定义分析代码
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数据可视化
- 创建各种类型的绘图:
- 折线图
- 条形图
- 散点图
- KDE柱状图
- 箱形图
- 小提琴情节
- 饼图
- 计数图
- 核密度估计图
- 通过代码生成自定义图形
- 将可视化保存到工作目录
- 运行自定义可视化代码
- 创建各种类型的绘图:
安装说明
先决条件
- Python 3.x
- uv(推荐的包管理器)。我建议使用 紫外线 管理服务器。
安装
- 添加MCP和所需的依赖关系:
uv add "mcp[cli]"
uv add pandas matplotlib seaborn numpy
- 在Claude Desktop中安装服务器:
mcp install server.py
带管道的替代安装
如果你更喜欢使用pip:
pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib seaborn numpy
用法
- 启动MCP服务器:
uv run mcp
- 使用MCP检查器测试服务器:
mcp dev server.py
您可以在以下位置安装此服务器 克劳德桌面 并通过运行以下命令立即与之交互:
mcp install server.py
或者,您可以使用MCP检查器进行测试:
mcp dev server.py
可用工具
数据管理
send_work_dir():检索当前工作目录set_work_dir(new_work_dir):设置新的工作目录list_work_dir_files():列出当前工作目录中的文件load_csv(filename):将CSV文件加载到系统中save_global_df(filename):将当前数据帧保存到文件
数据预处理
handle_column_mixed_types():处理混合数据类型的列handle_null_values(strategy, columns):使用各种策略处理数据集中的空值drop_columns(columns):删除指定的列rename_columns(column_mapping):重命名数据帧中的列run_custom_df_edit_code(code):执行自定义数据帧操作代码
数据分析
describe_df():生成数据帧的统计摘要generate_correlation_matrix():使用可视化创建相关矩阵
数据可视化
plot_graph(graph_type, x_column, y_column, output_filename):创建各种类型的绘图- 支持的图形类型:线条、条形图、散点图、历史图、方框图、小提琴图、饼图、计数图、kde图
run_custom_graph_code(code):执行自定义可视化代码
环境变量
WORK_DIR:文件读取和保存的工作目录
错误处理
该服务器包括全面的错误处理功能,用于:
- 缺少工作目录
- 找不到文件错误
- 数据加载和处理错误
- 对空数据帧的操作无效
- 混合数据类型处理
- 自定义代码执行错误
- 列名无效
- 图形类型无效
- 空值处理错误
贡献
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