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MCPサーバーはインタラクティブなデータ探索のために設計された多用途ツールです。

概要

MCPサーバーはインタラクティブなデータ探索のために設計された多用途ツールです。 あなたの専属データサイエンティストアシスタントとして、複雑なデータセットを明確で実践的な洞察に変えます。 2. - macOSでは、ターミナルで以下のコマンドを実行します: 3. - サーバーが稼働したら、Claude Desktopでプロンプトテンプレートとツールが読み込まれるのを待ちます。 4. - MCPからexplore-dataプロンプトテンプレートを選択する - 会話を始めるには必要な入力を提供してください: - csv_path: CSVファイルへのローカルパス - トピック:探索対象トピック(例:「ニューヨークの天気パターン」や「カリフォルニアの住宅価格」) これらはMCPサーバーを使って人間の介入なしにデータを探索する方法の例です。 - Kaggleデータセット:USA不動産データセット - サイズ:2,226,382件(178.9MB)- トピック:カリフォルニア州の住宅価格動向 - Kaggleデータセット:2M+ Daily Weather History UK - サイズ:2,836,186件(169.3 MB)- トピック:ロンドンの天気 - レポート:レポートを見る - グラフ:- ロンドン気温トレンド

概要（AI 翻訳）

MCPサーバーはインタラクティブなデータ探索のために設計された多用途ツールです。

あなたの専属データサイエンティストアシスタントとして、複雑なデータセットを明確で実践的な洞察に変えます。

🚀 試してみて

  1. Claude Desktopをダウンロード
  • ここで手に入れる
  1. インストールとセットアップ
  • macOSでは、ターミナルで以下のコマンドを実行します:
  1. テンプレートとツールを読み込む
  • サーバーが稼働したら、Claude Desktopでプロンプトテンプレートとツールが読み込まれるのを待ちます。
  1. 探検を始めましょう
  • MCPからexplore-dataプロンプトテンプレートを選択する
  • 会話を始める際、必要な入力を以下に提供します:
  • csv_path:CSVファイルへのローカルパス
  • topic:探求テーマ(例:「ニューヨークの天気パターン」や「カリフォルニアの住宅価格」)

例

これらはMCPサーバーを使って人間の介入なしにデータを探索する方法の例です。

ケース1:カリフォルニア州不動産の価格

  • Kaggleデータセット:USA不動産データセット

  • サイズ:2,226,382件(178.9MB)

  • トピック:カリフォルニア州の住宅価格動向

  • データ探索概要

ケース2:ロンドンの天気

  • Kaggleデータセット:2M+ デイリー・ウェザー・ヒストリーUK
  • サイズ:2,836,186件(169.3 MB)

このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。

README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

MCP Server for Data Exploration

MCP Server is a versatile tool designed for interactive data exploration.

Your personal Data Scientist assistant, turning complex datasets into clear, actionable insights.

🚀 Try it Out

  1. Download Claude Desktop

  2. Install and Set Up

    • On macOS, run the following command in your terminal:
    python setup.py

  3. Load Templates and Tools

    • Once the server is running, wait for the prompt template and tools to load in Claude Desktop.

  4. Start Exploring

    • Select the explore-data prompt template from MCP
    • Begin your conversation by providing the required inputs:
      • csv_path: Local path to the CSV file
      • topic: The topic of exploration (e.g., “Weather patterns in New York” or “Housing prices in California”)

Examples

These are examples of how you can use MCP Server to explore data without any human intervention.

Case 1: California Real Estate Listing Prices

  • Kaggle Dataset: USA Real Estate Dataset
  • Size: 2,226,382 entries (178.9 MB)
  • Topic: Housing price trends in California

Case 2: Weather in London

📦 Components

Prompts

  • explore-data: Tailored for data exploration tasks

Tools

  1. load-csv
    • Function: Loads a CSV file into a DataFrame
    • Arguments:
      • csv_path (string, required): Path to the CSV file
GitHub で README 全文を見る

インストール

uvx mcp-server-ds
MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

"mcpServers": { "mcp-server-ds": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/username/src/mcp-server-ds", "run", "mcp-server-ds" ] } }