DataBeak MCP服務器 - 為AI助手提供40多種CSV數據處理功能的安全Web集成工具

Databeak

DataBeak是一個基於模型上下文協議（MCP）的AI增強型CSV數據處理工具，提供40多種數據操作、分析和驗證功能，專為AI助手設計，支持從URL或字符串加載數據，具備高級分析、數據驗證和會話管理能力，採用無狀態架構，適合安全Web託管。

研究與數據開發者工具 #CSV處理 #AI增強 #數據分析 #MCP協議 .Python

評分 : 2分

下載量 : 4.2K

更新時間 : 2025-12-04

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什麼是 DataBeak?

DataBeak 是一個智能數據助手，專門為 AI 聊天助手（如 Claude、ChatGPT 等）設計，讓它們能夠像數據科學家一樣處理 CSV 文件。您可以直接通過對話讓 AI 助手幫您： • 從網址或文本加載 CSV 數據 • 清理和轉換數據（去重、填充缺失值、類型轉換） • 進行統計分析（計算平均值、標準差、相關性等） • 檢測數據異常和問題 • 驗證數據質量無需安裝 Excel 或 Python 環境，只需通過對話就能完成專業級的數據分析。

如何使用 DataBeak?

使用 DataBeak 非常簡單： 1. 在您的 AI 助手（如 Claude Desktop）中配置 DataBeak 2. 通過自然語言告訴 AI 助手您想做什麼 3. AI 助手會自動調用 DataBeak 的工具來處理數據 4. 獲得清晰的分析結果和可視化建議例如，您可以說："幫我分析這個銷售數據 CSV 文件，找出最暢銷的產品和異常訂單"，AI 助手就會使用 DataBeak 的各種工具來完成分析。

適用場景

DataBeak 特別適合以下場景： • 業務數據分析：銷售報表、客戶數據、運營指標分析 • 數據清洗：處理雜亂的數據文件，統一格式和標準 • 快速洞察：不需要複雜工具，快速瞭解數據概況 • 數據驗證：檢查數據質量，發現潛在問題 • 教學演示：學習數據分析概念和方法的實踐工具 • 團隊協作：非技術人員也能參與數據分析工作

主要功能

完整的數據操作

支持從 URL 或文本內容加載 CSV 數據，進行各種數據轉換操作，包括去重、排序、過濾、合併等。

高級分析功能

提供統計分析、相關性分析、異常值檢測、數據畫像等專業分析工具，幫助您深入理解數據。

數據質量驗證

自動檢查數據模式、驗證數據質量、評分數據完整性，並檢測數據中的異常和問題。

多用戶會話管理

支持多用戶同時使用，每個用戶有獨立的數據會話，數據互不干擾，適合團隊協作。

網頁安全設計

專為網頁環境設計，不訪問本地文件系統，確保在雲端環境中的安全運行。

高性能處理

採用異步 I/O 和流式下載技術，支持大數據集的分塊處理，處理速度快，資源佔用低。

優勢

無需編程：通過自然語言對話即可完成複雜的數據分析任務

快速上手：配置簡單，幾分鐘內即可開始使用

功能全面：40+ 專業工具覆蓋數據處理的各個環節

安全可靠：網頁安全設計，不訪問本地文件，適合雲端部署

多用戶支持：支持團隊協作，會話隔離，數據安全

性能優秀：異步處理，支持大數據集，響應迅速

侷限性

僅支持 CSV 格式：目前主要處理 CSV 文件，不支持 Excel、JSON 等其他格式

數據大小限制：單文件最大 100MB，數據行數最多 100 萬行

僅支持網絡數據源：只能從 URL 或文本加載數據，不支持本地文件上傳

需要網絡連接：從 URL 加載數據需要穩定的網絡連接

內存限制：處理超大數據集時可能受內存限制

功能相對固定：雖然工具豐富，但無法像編程那樣完全自定義分析邏輯

如何使用

配置 AI 助手

在您使用的 AI 助手（如 Claude Desktop、Continue、Cline 等）中添加 DataBeak 服務器配置。

啟動 AI 助手

重啟您的 AI 助手應用程序，確保 DataBeak 服務器成功加載。

開始使用

在聊天界面中，通過自然語言告訴 AI 助手您想要進行的數據操作。

查看結果

AI 助手會調用 DataBeak 的工具處理數據，並以清晰易懂的方式展示分析結果。

使用案例

銷售數據分析

您有一份銷售數據 CSV 文件，想要了解銷售情況、找出暢銷產品和異常訂單。

客戶數據清洗

您的客戶數據來自多個來源，格式不統一，需要清洗和標準化。

運營指標監控

您需要定期監控網站或應用的運營指標，快速發現問題。

常見問題

DataBeak 支持哪些 AI 助手？

我需要安裝 Python 或其他軟件嗎？

我的數據安全嗎？

可以處理多大的數據文件？

支持 Excel 或其他格式嗎？

如何獲取技術支持？

🚀 DataBeak

DataBeak 藉助模型上下文協議（MCP），為 AI 助手處理 CSV 數據帶來變革。它提供 40 多種專業工具，用於數據操作、分析和驗證，極大提升了 AI 處理 CSV 數據的能力和效率。

🚀 快速開始

使用 DataBeak 最快的方式是搭配 uvx（無需安裝）：

針對 Claude Desktop

將以下內容添加到你的 MCP 設置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "databeak": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/jonpspri/databeak.git",
        "databeak"
      ]
    }
  }
}

針對其他 AI 客戶端

DataBeak 可與 Continue、Cline、Windsurf 和 Zed 配合使用。具體配置示例請參考安裝指南。

HTTP 模式（高級用法）

對於基於 HTTP 的 AI 客戶端或自定義部署：

# 以 HTTP 模式運行
uv run databeak --transport http --host 0.0.0.0 --port 8000

# 訪問服務器：http://localhost:8000/mcp
# 健康檢查：http://localhost:8000/health

快速測試

配置完成後，向你的 AI 助手提出以下請求：

"Load this CSV data: name,price\nWidget,10.99\nGadget,25.50"
"Load CSV from URL: https://example.com/data.csv"
"Remove duplicate rows and show me the statistics"
"Find outliers in the price column"

✨ 主要特性

🔄 全面的數據操作：從 URL 和字符串內容加載、轉換和分析 CSV 數據。
📊 高級分析功能：提供統計分析、相關性分析、異常值檢測和數據剖析等功能。
✅ 數據驗證：支持模式驗證、質量評分和異常檢測。
🎯 無狀態設計：採用乾淨的 MCP 架構，支持外部上下文管理。
⚡ 高性能：運用異步 I/O、流式下載和分塊處理技術。
🔒 會話管理：支持多用戶，會話相互隔離。
🛡️ 網絡安全：不訪問文件系統，專為安全的網絡託管設計。
🌟 代碼質量高：無 ruff 違規，100% 符合 mypy 規範，MCP 文檔標準完善，測試覆蓋率全面。

📦 安裝指南

不同的使用場景有不同的安裝和配置方式：

Claude Desktop：在 MCP 設置文件中添加特定配置。
其他 AI 客戶端：參考安裝指南進行配置。
HTTP 模式：使用特定命令以 HTTP 模式運行。

💻 使用示例

基礎用法

配置完成後，可向 AI 助手發送簡單的 CSV 數據處理請求，如：

"Load this CSV data: name,price\nWidget,10.99\nGadget,25.50"

高級用法

可以請求更復雜的操作，如從 URL 加載數據、去除重複行並查看統計信息、查找特定列的異常值等：

"Load CSV from URL: https://example.com/data.csv"
"Remove duplicate rows and show me the statistics"
"Find outliers in the price column"

📚 詳細文檔

📚 完整文檔

安裝指南：適用於所有 AI 客戶端的設置說明。
快速入門教程：10 分鐘快速上手。
API 參考：詳細記錄了 40 多種工具的使用方法。
架構說明：技術細節介紹。

🔧 技術細節

環境變量配置

可以使用環境變量（均以 DATABEAK_ 為前綴）來配置 DataBeak 的行為：

屬性	詳情
`DATABEAK_SESSION_TIMEOUT`	會話超時時間（秒），默認 3600 秒
`DATABEAK_MAX_DOWNLOAD_SIZE_MB`	最大 URL 下載大小（MB），默認 100MB
`DATABEAK_MAX_MEMORY_USAGE_MB`	最大 DataFrame 內存使用量（MB），默認 1000MB
`DATABEAK_MAX_ROWS`	最大 DataFrame 行數，默認 1,000,000 行
`DATABEAK_URL_TIMEOUT_SECONDS`	URL 下載超時時間，默認 30 秒
`DATABEAK_HEALTH_MEMORY_THRESHOLD_MB`	健康監控內存閾值，默認 2048MB

完整的配置選項請參考 settings.py。

已知限制

DataBeak 專為與 AI 助手進行交互式 CSV 處理而設計，使用時需注意以下限制：

數據加載：僅支持從 URL 和字符串內容加載數據（出於網絡託管安全考慮，不訪問本地文件系統）。
下載大小：每個 URL 下載最大為 100MB（可通過 DATABEAK_MAX_DOWNLOAD_SIZE_MB 配置）。
DataFrame 大小：每個 DataFrame 最大內存使用量為 1GB，最大行數為 100 萬（可配置）。
會話管理：最多支持 100 個併發會話，會話超時時間為 1 小時（可配置）。
內存使用：處理大型數據集可能需要大量內存，可使用 health_check 工具進行監控。
CSV 方言：假定為標準 CSV 格式，複雜方言可能需要預處理。
併發處理：支持異步 I/O 進行併發 URL 下載，支持並行會話。
數據類型：自動進行類型推斷，複雜類型可能需要顯式轉換。
URL 加載：僅支持 HTTPS，出於安全考慮，阻止私有網絡（127.0.0.1、192.168.x.x、10.x.x.x）。

對於處理大型數據集的生產部署，可調整環境變量，並使用 health_check 和 get_server_info 工具監控資源使用情況。

📄 許可證

本項目採用 Apache 2.0 許可證，請參閱 LICENSE 文件獲取詳細信息。

貢獻與開發

貢獻代碼

我們歡迎大家貢獻代碼！請按照以下步驟進行：

分叉倉庫。
創建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）。
進行修改並添加測試。
運行質量檢查：uv run -m pytest。
提交拉取請求。

注意：所有更改必須通過拉取請求進行，預提交鉤子會阻止直接提交到 main 分支。

開發環境設置

# 設置開發環境
git clone https://github.com/jonpspri/databeak.git
cd databeak
uv sync

# 本地運行服務器
uv run databeak

# 運行測試
uv run -m pytest tests/unit/          # 單元測試（主要）
uv run -m pytest                      # 所有測試

# 運行質量檢查
uv run ruff check
uv run mypy src/databeak/

測試結構

DataBeak 實現了全面的單元測試和集成測試：

單元測試（tests/unit/）：940 多個快速、獨立的模塊測試。
集成測試（tests/integration/）：基於 FastMCP 客戶端的 43 個協議測試，分佈在 7 個測試文件中。
端到端測試（tests/e2e/）：計劃中，用於完整工作流驗證。

測試執行：

uv run pytest -n auto tests/unit/          # 運行單元測試（940 多個測試）
uv run pytest -n auto tests/integration/   # 運行集成測試（43 個測試）
uv run pytest -n auto --cov=src/databeak   # 運行並進行覆蓋率分析

詳細的測試信息請參考測試指南。