MCP Server For Data Analysis

🚀 MCPデータ分析サーバー

このサーバーは主にデータ分析ツールの統合に使用されます。また、いくつかのリソース例とヒント情報も含まれています。FastMCPを使用してサーバーを定義し、実行し、各ツールをエンドポイントとして公開します。

✨ 主な機能

• デスクトップからExcelファイルを読み込む
• 記述的分析を実行する
• グラフ（例：棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、箱ひげ図）を作成する

🛠️ ツール

Excelファイルの一覧表示

files_list_excel_files(): デスクトップの.xlsxと.xlsファイルをスキャンし、ファイル名のリストを返します。

Excelファイルの読み込み

read_excel_file(filename, sheet_name=None): デスクトップから指定されたExcelファイルを読み込みます。sheet_nameが指定されていない場合は、最初のシートを読み込みます。行数、列数、最初の5行のデータビュー、およびデータ型に関する基本情報を返します。

Excelデータの分析

analyze_excel_data(filename, sheet_name=None): 数値型、カテゴリ型、日付型の列の記述統計量を計算します。該当する場合は、数値列の相関行列も計算します。

グラフ生成

これらのツールはExcelファイルからデータを読み込み、Matplotlibを使用してグラフを生成します。グラフはImageオブジェクト（メモリ内のPNGデータ）として返され、クライアントは後でこれらの画像を処理できます。

• create_bar_chart(filename, x_column, y_column, sheet_name=None, title=None, limit=10)
• create_pie_chart(filename, labels_column, values_column, sheet_name=None, title=None, limit=8)
• create_line_chart(filename, x_column, y_columns, sheet_name=None, title=None)
• create_scatter_plot(filename, x_column, y_column, color_column=None, sheet_name=None, title=None)
• create_histogram(filename, column, bins=10, sheet_name=None, title=None)
• create_box_plot(filename, columns, sheet_name=None, title=None)

🖥️ MCPサーバー

スクリプトを直接実行すると（python excel_analytics_server.pyを実行すると）、FastMCPサーバーが起動し、上記のすべてのツールが登録されます。これらのツールは、MCPインターフェイスをサポートするクライアントから呼び出すことができます。

Claude Desktopの使用

前提条件

• Claudeデスクトップ版をダウンロードする

ステップ1：MCPをPythonプロジェクトに追加する

# uvをインストールする
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 新しいプロジェクトディレクトリを作成する
uv init data_analysis_tool
cd data_analysis_tool

# 仮想環境を作成し、アクティブ化する
uv venv
source .venv/bin/activate

# 依存関係をインストールする
uv add "mcp[cli]" httpx

ステップ2：MCPサーバーを作成する

• excel_analytics_server.pyファイルをdata_analysis_toolディレクトリに配置する
• 以下のコマンドを実行する

pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib openpyxl

ステップ3：サーバーをテストする

以下のコマンドを実行してサーバーを起動します。

python excel_analytics_server.py

ブラウザを開き、http://localhost:8000にアクセスして、利用可能なインターフェイスを確認します。

ステップ4：Claude Desktopに接続する

Claudeデスクトップで、「File」 -> 「New Prompt」に移動し、以下の内容を入力してサーバーをテストします。

/Docker

📚 リソースとヒント

• 詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
• 画像例：