MCP Server Data Exploration

🚀 MCP 服務器用於數據探索

MCP 服務器是一款功能強大的工具，專為交互式數據探索設計。它就像您的個人數據科學家助手，能將複雜的數據集轉化為清晰、可操作的見解。

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🚀 快速開始

1. 下載 Claude 桌面版

獲取地址：這裡

2. 安裝與設置

在 macOS 上，運行以下命令：

python setup.py

3. 加載模板和工具

設置完成後，在 MCP 服務器中添加以下內容：

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

重啟 Claude 桌面版以應用更改。

4. 開始使用

run-script --script "print('Hello, MCP Server!')"

✨ 主要特性

MCP 服務器是您的個人數據科學家助手，可將複雜數據集轉化為清晰、可操作的見解，助力交互式數據探索。

💻 使用示例

基本用法

加載數據

load data using the `load_script` function.

執行腳本

runSCRIPT --script "your_script.py"

高級用法

案例一：基本數據處理

import pandas as pd

# 加載數據
data = load_data(csv_path="your_data.csv")

# 查看數據摘要
print(data.head())

案例二：複雜數據分析

from advanced_module import analyze_data

# 執行分析
result = analyze_data(data)

# 可視化結果
plot_results(result)

🔧 技術細節

項目結構

mcp-server-ds/
├── server.py          # 主服務器文件
├── scripts/          # 存放可執行腳本的目錄
│   └── your_script.py
└── config/           # 配置文件存放位置
    └── settings.json

貢獻指南

如何提交修復

1. 報告問題： 提交 ISSUE 時，請提供以下信息：

• 復現步驟（如適用）
• 期望行為與實際行為的對比
• 截圖或錯誤日誌（如相關）

2. 創建分支：

git checkout -b feature/your-feature-name

3. 提交代碼 確保添加所有修改的文件：

git add .

提交更改：

git commit -m "你的提交信息"

4. 發起拉取請求 在 GitHub 上提出 Pull Request，並在描述中說明修改內容。

如何添加新功能

1. 討論可行性 在 ISSUE 區或 Discussions 中提出您的想法，與維護者協商。
2. 實現功能 確保代碼遵循項目編碼規範，添加相應的文檔和測試用例。
3. 提交 Pull Request 提供詳細的描述，說明新增的功能及其價值。

📄 許可證

此項目基於 MIT 許可證開源。更多詳情請查閱 LICENSE 文件。

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