Insightflow

🚀 洞察流

洞察流是一個高級分析平臺，它將即時數據處理與基於 AI 的洞察相結合，並運用模型上下文協議 (MCP)。該平臺與 Claude AI 實現無縫集成，可用於智能數據分析和決策支持。

🚀 快速開始

本地運行

1. 啟動服務器：

python app/main.py

2. 訪問 API 文檔：

http://localhost:8000/docs

✨ 主要特性

• MCP 集成：全面支持模型上下文協議，實現高級 AI 功能。
• 即時分析：即時處理和分析數據流。
• AI 驅動的見解：利用 Claude AI 進行智能數據分析。
• 靈活的數據處理：支持多種數據源和格式。
• RESTful 和 WebSocket API：全面的 API 支持，滿足各種集成需求。

🛠️ 技術棧

📋 先決條件

• Python 3.9 或更高版本。
• Anthropic API 密鑰。
• Redis（用於緩存和消息隊列）。

📦 安裝指南

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/yourusername/insightflow.git
cd insightflow

2. 創建並激活虛擬環境：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在 Windows 上：venv\Scripts\activate

3. 安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

4. 配置環境：

cp config/config.example.yaml config/config.yaml
# 使用 config.yaml 編輯您的設置

5. 設置環境變量：

cp .env.example .env
# 編輯 .env 以獲取您的憑證

📚 詳細文檔

REST API 端點

• GET /tools - 列出可用的 MCP 工具。
• POST /tool/{tool_name} - 執行特定工具。
• WS /ws - 即時通信 WebSocket 端點。

MCP 工具

1. 數據解析
   • 使用可配置指標分析數據集。
   • 生成統計見解。
   • 支持時間序列分析。
2. 查詢數據
   • 彈性數據查詢功能。
   • 過濾和聚合數據。
   • 導出結果到多種格式。
3. 生成見解
   • 基於 AI 的數據分析。
   • 識別數據關聯和趨勢。
   • 自動生成可視化圖表。

配置示例

YAML 樣例

# MCP 配置示例
my_config:
  host: "localhost"
  port: 8080

開發信息

• 項目結構：查看 docs/ 獲取更多信息。
• 問題反饋：提交到 GitHub Issues。
• 社區討論：參與 Discussions。

📄 許可證

項目遵循 MIT 許可證，詳情請查看 LICENSE 文件。

鳴謝

感謝您選擇 InsightFlow 進行數據分析和決策支持！