%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Langgraph MCP Dataanalysis
データ統計分析エージェントとは？
これはPythonベースのデータ分析ツールで、LangGraphエージェントを通じてMCPサーバーとやり取りし、データ統計、可視化、機械学習モデリングタスクを実行できます。複雑なコードを書きたくないがデータを迅速に分析する必要があるユーザーに特に適しています。データ統計分析エージェントをどのように使用する？
必要なPythonパッケージをインストールし、サーバーとクライアントを起動し、自然言語の指示でエージェントに実行したいデータ分析タスクを伝えるだけです。適用シーン
データアナリスト、研究者、またはデータの洞察を迅速に得る必要があるユーザーに適しています。探索的データ分析と迅速なプロトタイピングに特に適しています。主要機能
データ統計分析
データ列の基本統計量（平均、標準偏差など）を計算します。
データ可視化
さまざまなデータ分布と関係のグラフを生成します。
機械学習モデリング
簡単な予測モデルを訓練し、結果を評価します。
利点
コードを書かずに複雑なデータ分析を行えます。
自然言語での対話をサポートし、使いやすいです。
MCPプロトコルに基づいているため、拡張性が高いです。
制限
現在はCSV形式のデータのみをサポートしています。
機械学習モデルの複雑さに制限があります。
Python環境で実行する必要があります。
使い方
依存関係のインストール
pipを使って必要なPythonパッケージをインストールします。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M16.2,11.1c.4.5.4,1.2,0,1.8l-4.7,7.1h-3.8l5.3-8L7.6,4h3.8l4.7,7.1Z'/%3e%3c/svg%3e)
サーバーの起動
データサーバーを起動します。
クライアントの実行
クライアントプログラムを起動してエージェントとやり取りします。
使用例
データ統計分析
データセットの特定の列の統計情報を取得します。
データ可視化
データ分布のグラフを生成します。
機械学習モデリング
予測モデルを訓練します。
よくある質問
どのようなデータ形式をサポートしていますか？
どのPythonバージョンが必要ですか？
どれくらいの大きさのデータファイルを処理できますか？
関連リソース
Python SDK
MCP Python SDKの公式リポジトリ
LangChain MCPアダプター
LangChainとMCPの統合アダプター
AIエージェントコース
このプロジェクトを含むAIエージェントの実践コース
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
16.4K
4.8ポイント
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
12.5K
4.5ポイント
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
45.7K
4.7ポイント
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
25.0K
4.5ポイント
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
12.3K
4.3ポイント
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
15.1K
5ポイント
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
15.7K
5ポイント
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
21.9K
4.5ポイント