Vibe 预处理和分析 MCP 服务器（针对 CSV 文件）

一个强大的 MCP（模型控制协议）服务器，用于预处理和分析 CSV 文件。该服务器通过直观的界面提供了一系列数据操作、可视化和分析工具。

功能

• 数据加载和管理

  • 从指定的工作目录加载 CSV 文件
  • 设置和管理工作目录
  • 列出工作目录中的文件
  • 将处理后的数据框保存到新文件中

• 数据预处理

  • 处理列中的混合数据类型
  • 使用各种策略管理空值：
    • 删除包含空值的行
    • 用均值/中位数/众数填充
    • 向前/向后填充
    • 用常数值填充
  • 删除和重命名列
  • 运行自定义的数据框编辑代码
  • 将处理后的数据保存到新文件中

• 数据分析

  • 生成全面的数据描述
  • 创建带有可视化的相关矩阵
  • 处理列中的混合数据类型
  • 运行自定义分析代码

• 数据可视化

  • 创建多种类型的图表：
    • 折线图
    • 条形图
    • 散点图
    • 带 KDE 的直方图
    • 箱线图
    • 小提琴图
    • 饼图
    • 计数图
    • 核密度估计图
  • 通过代码生成自定义图形
  • 将可视化结果保存到工作目录
  • 运行自定义可视化代码

安装说明

先决条件

• Python 3.x
• uv（推荐的包管理器）。我建议使用 uv 来管理服务器。

安装

1. 添加 MCP 和所需依赖项：

uv add "mcp[cli]"
uv add pandas matplotlib seaborn numpy

1. 在 Claude Desktop 中安装服务器：

mcp install server.py

使用 pip 的替代安装方法

如果你更喜欢使用 pip：

pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib seaborn numpy

使用

1. 启动 MCP 服务器：

uv run mcp

1. 使用 MCP 检查器测试服务器：

mcp dev server.py

你可以将此服务器安装在 Claude Desktop 中，并通过运行以下命令立即与其交互：

mcp install server.py

或者，你可以使用 MCP 检查器进行测试：

mcp dev server.py

可用工具

数据管理

• send_work_dir(): 获取当前工作目录
• set_work_dir(new_work_dir): 设置新的工作目录
• list_work_dir_files(): 列出当前工作目录中的文件
• load_csv(filename): 将 CSV 文件加载到系统中
• save_global_df(filename): 将当前数据框保存到文件中

数据预处理

• handle_column_mixed_types(): 处理具有混合数据类型的列
• handle_null_values(strategy, columns): 使用各种策略处理数据集中的空值
• drop_columns(columns): 删除指定的列
• rename_columns(column_mapping): 重命名数据框中的列
• run_custom_df_edit_code(code): 执行自定义的数据框操作代码

数据分析

• describe_df(): 生成数据框的统计摘要
• generate_correlation_matrix(): 创建带有可视化效果的相关矩阵

数据可视化

• plot_graph(graph_type, x_column, y_column, output_filename): 创建各种类型的图表
  • 支持的图表类型：线图、条形图、散点图、直方图、箱形图、小提琴图、饼图、计数图、核密度估计图
• run_custom_graph_code(code): 执行自定义可视化代码

环境变量

• WORK_DIR: 读取和保存文件的工作目录

错误处理

服务器包括全面的错误处理，涵盖以下情况：

• 缺失的工作目录
• 文件未找到错误
• 数据加载和处理错误
• 对空数据框执行无效操作
• 混合数据类型处理
• 自定义代码执行错误
• 无效的列名
• 无效的图表类型
• 空值处理错误

贡献

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