Kaggle MCP

🚀 Kaggle MCP（模型上下文協議）服務器

本項目提供了一個基於fastmcp庫構建的MCP（模型上下文協議）服務器（server.py）。它能夠與Kaggle API進行交互，實現搜索和下載數據集的功能，還能為EDA筆記本生成提示，助力數據探索與分析。

🚀 快速開始

此倉庫包含使用fastmcp庫構建的MCP（模型上下文協議）服務器（server.py）。它與Kaggle API交互，提供搜索和下載數據集的功能，並生成用於EDA筆記本的提示。

📦 安裝指南

1. 克隆倉庫：

   git clone <repository-url>
   cd <repository-directory>
   

2. 創建虛擬環境（推薦）：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在Windows上使用`venv\Scripts\activate`
   # 或使用uv：uv venv
   

3. 安裝依賴項：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 設置Kaggle API憑證： 創建或複製.env文件並添加以下內容：

   KAGGLE_USERNAME=your_kaggle_username
   KAGGLE_KEY=your_kaggle_key
   

🚀 運行服務器

1. 在終端中運行：

   python server.py
   

2. 服務器啟動後，你可以通過配置MCP客戶端或AI代理進行交互。

✨ 主要特性

工具

• search_kaggle_datasets(query: str)：搜索Kaggle數據集，返回與查詢相關的結果列表。
• download_kaggle_dataset(dataset_ref: str, download_path: Optional[str] = None)：下載指定的Kaggle數據集。
  • dataset_ref：格式為username/dataset-slug（例如，kaggle/titanic）。
  • download_path（可選）：指定下載位置。如果未提供，默認為./datasets/<dataset_slug>/。

提示

• generate_eda_notebook(dataset_ref: str)：生成一個提示消息，適合AI模型（如Gemini）用於創建指定Kaggle數據集的基本探索性數據分析（EDA）筆記本。提示要求生成涵蓋數據加載、缺失值檢查、可視化和基本統計的Python代碼。

🔗 連接到Claude Desktop

1. 打開Claude > 設置 > 開發者 > 編輯配置 > claude_desktop_config.json。
2. 添加以下內容：

   {
     "mcpServers": {
       "kaggle-mcp": {
         "command": "kaggle-mcp",
         "cwd": "<path-to-your-cloned-repo>/kaggle-mcp"
       }
     }
   }
   

3. 保存文件並重啟Claude Desktop。

💻 使用示例

AI代理或MCP客戶端可以與服務器交互如下：

基礎用法

1. 代理："搜索Kaggle關於'心臟病'的數據集"
   • 服務器執行search_kaggle_datasets(query='heart disease')
2. 代理："下載數據集'user/heart-disease-dataset'"
   • 服務器執行download_kaggle_dataset(dataset_ref='user/heart-disease-dataset')
3. 代理："為'user/heart-disease-dataset'生成EDA筆記本提示"
   • 服務器執行generate_eda_notebook(dataset_ref='user/heart-disease-dataset')
   • 服務器返回結構化的提示消息。
4. 代理：（將提示發送到代碼生成模型）-> 收到EDA Python代碼。

通過以上步驟，你可以輕鬆使用此Kaggle MCP服務器進行數據集搜索、下載和EDA筆記本生成。

📚 詳細文檔

項目結構

• server.py：FastMCP服務器應用程序。定義了資源、工具和提示，以與Kaggle交互。
• .env.example：環境變量示例文件（Kaggle API憑證）。重命名為.env並填寫你的詳細信息。
• requirements.txt：列出所需的Python包。
• pyproject.toml 和 uv.lock：項目元數據和鎖定依賴項的uv包管理器。
• datasets/：下載Kaggle數據集的默認目錄。