MCP Server For Data Analysis

🚀 MCP數據分析服務器

MCP數據分析服務器主要用於集成數據分析工具，它提供了一些資源示例和提示信息。藉助FastMCP來定義和運行服務器，可將每個工具作為端點暴露出來，方便進行數據分析操作。

✨ 主要特性

• 能夠從桌面讀取Excel文件。
• 可執行描述性分析。
• 支持創建多種圖表，如柱狀圖、餅圖、折線圖、散點圖、直方圖和箱線圖。

📦 安裝指南

使用Claude Desktop

先決條件

• 下載Claude桌面版

第1步：將MCP添加到Python項目

# 安裝uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 創建新項目目錄
uv init data_analysis_tool
cd data_analysis_tool

# 創建並激活虛擬環境
uv venv
source .venv/bin/activate

# 安裝依賴項
uv add "mcp[cli]" httpx

第2步：創建MCP服務器

• 將文件excel_analytics_server.py放在data_analysis_tool目錄下
• 運行

pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib openpyxl

第3步：測試服務器

運行以下命令啟動服務器：

python excel_analytics_server.py

打開瀏覽器訪問http://localhost:8000，查看可用接口。

第4步：連接Claude Desktop

在Claude桌面中，導航到“File” -> “New Prompt”，輸入以下內容以測試服務器：

/Docker

💻 使用示例

工具

列出Excel文件

files_list_excel_files(): 掃描桌面的.xlsx和.xls文件，並返回文件名列表。

讀取Excel文件

read_excel_file(filename, sheet_name=None): 從桌面讀取指定的Excel文件。如果未提供sheet_name，則默認讀取第一個工作表。返回有關行數、列數、前五行數據視圖以及數據類型的基信息。

分析Excel數據

analyze_excel_data(filename, sheet_name=None): 計算數值型、類別型和日期型列的描述性統計信息。如果適用，還會計算數值列的相關矩陣。

圖表生成

這些工具從Excel文件讀取數據，並使用Matplotlib生成圖表。圖表以Image對象（內存中的PNG數據）形式返回，後續客戶端可以處理這些圖像。

• 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)

📚 詳細文檔

MCP服務器

當腳本直接運行時（即運行python excel_analytics_server.py），會啟動FastMCP服務器，並註冊上述所有工具。這些工具可以通過支持MCP接口的客戶端進行調用。

資源和提示

• 有關更多詳細信息，請參考官方文檔。
• 圖片示例：