Reading Plus Ai MCP Server Data Exploration

🚀 MCP データ探索サーバー

MCP サーバーは、対話型データ探索に特化した強力なツールです。

あなたの個人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行可能な洞察に変換します。

🚀 クイックスタート

試用方法

1. Claude デスクトップ版をダウンロードする

   • ダウンロード先：こちら

2. インストールと設定

   • macOS システムでは、以下のコマンドを実行してインストールします。

     python setup.py
     

3. テンプレートとツールを読み込む

   • サーバーが起動したら、Claude デスクトップ版でテンプレートとツールが読み込まれるまで待ちます。

4. 探索を開始する

   • MCP で explore-data テンプレートを選択します。
   • 会話を開始する際に、以下の必要な入力を提供してください。
     • csv_path：CSV ファイルのローカルパス
     • topic：探索するトピック（例：「ニューヨークの天候パターン」や「カリフォルニアの住宅価格」）

💻 使用例

以下は、MCP サーバーを使用して人手を介さずにデータ探索を行うことができるいくつかの例です。

基本的な使用法

ケース 1：米国カリフォルニア州の不動産掲載価格

• Kaggle データセット：米国不動産データセット
• 特徴：数百万件の不動産記録が含まれ、CSV および JSON 形式でのエクスポートに対応

ケース 2：オンライン教育プラットフォームのユーザー行動分析

• データソース：ある著名なオンライン教育プラットフォームのユーザーログ
• 分析の次元：ユーザーの登録、ログイン、コース購入などの行動パス

✨ 主な機能

MCP サーバーの機能

• コア機能：データのインポート、クリーニング、分析、および可視化をサポート
• 拡張性：プラグインメカニズムを提供し、複数のデータソースと分析ツールの統合をサポート

開発設定

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

🔧 技術詳細

構築と公開

1. 依存関係を同期する

   uv sync
   

2. リリース版を構築する

   uv build
   

   dist/ フォルダにソースコードとホイール配布物（wheel distribution）が生成されます。

3. PyPI に公開する

   uv publish
   

🤝 コントリビュート

コミュニティからの貢献を歓迎します！問題の修正、機能の追加、またはドキュメントの改善など、あなたの支援によってこのプロジェクトがより良くなります。

問題を報告する

バグに遭遇した場合や何か提案がある場合は、issues セクションに投稿してください。以下の情報を含めてください。

• 再現手順（適用可能な場合）
• 期待される動作と実際の動作の比較
• スクリーンショットまたはエラーログ（関連する場合）

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License でオープンソース化されています。 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

💬 お問い合わせ

質問やフィードバックがある場合は、issue を投稿するか、メールでメンテナに連絡してください。一緒にこのプロジェクトを素晴らしいものにしましょう！

概要

このオープンソースプロジェクトは ReadingPlus.AI LLC によってメンテナンスされており、コミュニティからの貢献を歓迎しています。