MCP Analytics

🚀 MCP分析套件

MCP分析套件是一个智能分析平台，能理解用户的分析需求并自动选择合适的分析方法。无需统计学学位，只需描述业务问题，由AI驱动的智能发现功能就能处理复杂的分析过程。

🚀 快速开始

安装

对于Claude桌面版

将以下内容添加到配置文件中：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mcp-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://api.mcpanalytics.ai/auth0"]
    }
  }
}

对于Cursor

将以下内容添加到项目根目录的.cursor/config.json文件中：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://api.mcpanalytics.ai/auth0"]
    }
  }
}

对于VS Code（Continue扩展）

将以下内容添加到~/.continue/config.json的Continue配置中：

{
  "models": [{
    "provider": "anthropic",
    "model": "claude-3-5-sonnet",
    "mcpServers": {
      "mcp-analytics": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://api.mcpanalytics.ai/auth0"]
      }
    }
  }]
}

对于Claude Code

将以下内容添加到claude_code_config.json文件中：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-analytics": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://api.mcpanalytics.ai/auth0"]
    }
  }
}

✨ 主要特性

• 智能发现：自动找到合适的分析方法。
• 完整工作流：从提出问题到获得洞察，实现无缝衔接。
• 零设置：基于云处理，立即生效。
• 企业级安全：采用OAuth2、加密和隔离处理。
• 综合套件：具备全面的分析能力。
• 交互式报告：可共享的可视化报告，并带有AI洞察。

💻 使用示例

基础回归

用户：“我有一个包含房价的CSV文件。你能根据面积和位置预测房价吗？”
Claude：[运行线性回归，提供R²、系数和诊断图]

客户细分

用户：“将sales_data.csv中的客户细分为有意义的群体”
Claude：[执行k-means聚类，创建带有可视化的细分档案]

时间序列预测

用户：“使用我们的历史数据预测下一季度的销售额”
Claude：[应用ARIMA，生成带有置信区间的预测]

📚 详细文档

• 快速入门指南 - 30秒内开始使用
• API参考 - 完整的API文档
• 平台概述 - 平台的工作原理
• 教程 - 分步指南
• 示例 - 实际用例
• 安全 - 安全与合规详情

🔧 技术细节

工作原理

MCP分析工作流

1. 提出问题 - 用自然语言描述你想要分析的内容。
2. 智能发现 - tools.discover找到合适的分析方法。
3. 数据上传 - datasets.upload安全地处理你的数据。
4. 自动分析 - tools.run以最优配置执行分析。
5. 交互式结果 - reports.view提供可共享的洞察。

用户：“是什么推动了我们的销售增长？”
MCP分析：
  → 发现回归和相关方法
  → 为你的数据结构配置分析
  → 运行多种分析方法
  → 返回带有洞察的综合报告

MCP工具

该平台提供了一套完整的MCP工具，用于端到端的分析：

核心分析工具

• tools.discover - 自然语言工具发现
• tools.run - 自动分析执行
• tools.info - 获取工具文档

数据管理

• datasets.upload - 加密的安全数据上传
• datasets.list - 管理你的数据集
• datasets.read - 访问和预览数据

报告与洞察

• reports.view - 交互式可视化仪表板
• reports.search - 跨分析的语义搜索

平台工具

• billing() - 使用和订阅管理
• about() - 平台信息和状态
• manual() - 访问文档

特性

自然语言界面

只需描述你需要的内容：

“是什么推动了我们的收入增长？”
“在我们的数据中找到客户细分群体”
“预测下一季度的销售额”
“我们的营销活动有效吗？”

综合分析套件

无缝工作流

graph LR
    A[在Claude/Cursor中提问] --> B[MCP分析]
    B --> C[安全处理]
    C --> D[交互式报告]
    D --> E[分享结果]

架构

flowchart TB
    subgraph "客户端集成"
        CLI[CLI/SDK]
        Claude[Claude桌面版]
        Cursor[Cursor IDE]
        MCP[MCP协议]
    end

    subgraph "API网关"
        LB[负载均衡器]
        Auth[OAuth 2.0/Auth0]
        Rate[速率限制]
    end

    subgraph "处理层"
        Router[请求路由器]
        Queue[作业队列]
        Workers[处理工作器]
        Docker[Docker容器]
    end

    subgraph "分析引擎"
        Stats[统计方法]
        ML[机器学习]
        TS[时间序列]
        Report[报告生成]
    end

    subgraph "数据层"
        Cache[结果缓存]
        Storage[安全存储]
        Encrypt[加密层]
    end

    CLI --> LB
    Claude --> LB
    Cursor --> LB
    MCP --> LB

    LB --> Auth
    Auth --> Rate
    Rate --> Router

    Router --> Queue
    Queue --> Workers
    Workers --> Docker

    Docker --> Stats
    Docker --> ML
    Docker --> TS

    Stats --> Report
    ML --> Report
    TS --> Report

    Report --> Cache
    Cache --> Storage
    Storage --> Encrypt

    style Auth fill:#e8f5e9
    style Docker fill:#fff3e0
    style Report fill:#e3f2fd

性能

• 数据集大小：处理大型数据集。
• 处理时间：快速的基于云的处理。
• 安全基础设施：隔离的Docker容器。
• API访问：带有身份验证的RESTful API。

与其他MCP服务器的比较

详细比较 →

📄 许可证

版权所有 © 2025 PeopleDrivenAI LLC。保留所有权利。

MCP分析套件是PeopleDrivenAI LLC的产品。

这是商业软件。使用MCP分析服务需遵守以下条款：

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