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544 stars 63 forks 품질 59 트렌드 20MIT

Repository Install

MCP 서버는 인터랙티브 데이터 탐색을 위해 설계된 다목적 도구입니다.

개요

MCP 서버는 인터랙티브 데이터 탐색을 위해 설계된 다목적 도구입니다. 복잡한 데이터셋을 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환하는 개인 데이터 과학자 조수입니다. 2. - macOS에서 터미널에서 다음 명령을 실행하세요: 3. - 서버가 실행되면 프롬프트 템플릿과 도구가 Claude Desktop에서 로드될 때까지 기다립니다. 4. - MCP에서 explore-data 프롬프트 템플릿을 선택하세요 - 필요한 입력을 제공하며 대화를 시작하세요: - csv_path: CSV 파일로 가는 로컬 경로 - 주제: 탐색 주제 (예: "뉴욕의 날씨 패턴" 또는 "캘리포니아의 주택 가격") 이것들은 MCP 서버를 통해 인간의 개입 없이 데이터를 탐색할 수 있는 예시입니다. - Kaggle 데이터셋: 미국 부동산 데이터셋 - 크기: 2,226,382개 항목 (178.9 MB) - 주제: 캘리포니아 주택 가격 추세 - Kaggle 데이터셋: 2M+ 일일 기상 기록 영국 - 크기: 2,836,186개 항목 (169.3 MB) - 주제: 런던 날씨 - 보고서: 보고서 보기 - 그래프: - 런던 기온 추세

개요(AI 번역)

MCP 서버는 인터랙티브 데이터 탐색을 위해 설계된 다목적 도구입니다.

복잡한 데이터셋을 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환하는 개인 데이터 과학자 조수입니다.

🚀 한번 해봐

Claude Desktop을 다운로드하세요

여기서 가져와요

설치 및 설정

macOS에서 터미널에서 다음 명령을 실행하세요:

템플릿 및 도구 불러오기

서버가 실행되면 프롬프트 템플릿과 도구가 Claude Desktop에서 로드될 때까지 기다립니다.

탐험을 시작하세요

MCP에서 explore-data 프롬프트 템플릿을 선택합니다
대화를 시작하는 데 필요한 입력을 제공하세요:
csv_path: CSV 파일의 로컬 경로
topic: 탐구 주제 (예: “뉴욕의 기상 패턴” 또는 “캘리포니아의 주택 가격”)

예시

이것들은 MCP 서버를 통해 인간의 개입 없이 데이터를 탐색할 수 있는 예시입니다.

사례 1: 캘리포니아 부동산 매물 가격

Kaggle 데이터셋: 미국 부동산 데이터셋
크기: 2,226,382개 항목 (178.9 MB)
주제: 캘리포니아의 주택 가격 동향
데이터 탐색 요약

사례 2: 런던의 날씨

Kaggle 데이터셋: 2M+ 일일 날씨 역사 영국
크기: 2,836,186개 항목 (169.3 MB)

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README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

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

Download Claude Desktop
- Get it here
Install and Set Up
- On macOS, run the following command in your terminal:
```
python setup.py
```
Load Templates and Tools
- Once the server is running, wait for the prompt template and tools to load in Claude Desktop.
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

Data Exploration Summary

Case 2: Weather in London

Kaggle Dataset: 2M+ Daily Weather History UK
Size: 2,836,186 entries (169.3 MB)
Topic: Weather in London
Report: View Report
Graphs:

📦 Components

Prompts

explore-data: Tailored for data exploration tasks

Tools

load-csv
- Function: Loads a CSV file into a DataFrame
- Arguments:
  - csv_path (string, required): Path to the CSV file

GitHub에서 전체 README 보기

설치

uvx mcp-server-ds

MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

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