智能数据探索
启用对基于.csv的数据集进行自主数据探索，以最少的努力提供智能洞察。
可用工具 （2 个）
该服务在 MCP 协议中暴露的工具，AI 可按需调用
load_csv 2 个参数 需填 1 项
Load CSV File Tool Purpose: Load a local CSV file into a DataFrame. Usage Notes: ⢠If a df_name is not provided, the tool will automatically assign names sequentially as df_1, df_2, and so on.
必填参数：csv_path
run_script 2 个参数 需填 1 项
Python Script Execution Tool Purpose: Execute Python scripts for specific data analytics tasks. Allowed Actions 1. Print Results: Output will be displayed as the scriptâs stdout. 2. [Optional] Save DataFrames: Store DataFrames in memory for future use by specifying a save_to_memory name. Prohibited Actions 1. Overwriting Original DataFrames: Do not modify existing DataFrames to preserve their integrity for future tasks. 2. Creating Charts: Chart generation is not permitted.
必填参数：script
服务介绍
MCP 服务器用于数据探索
MCP 服务器是一款为交互式数据探索设计的多功能工具。
您的个人数据科学家助手，将复杂的数据集转化为清晰、可操作的见解。
🚀 立即体验
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下载 Claude 桌面版
- 在这里获取
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安装和设置
- 在 macOS 上，在终端中运行以下命令：
python setup.py -
加载模板和工具
- 当服务器运行后，等待提示模板和工具在 Claude 桌面版中加载。
-
开始探索
- 从 MCP 中选择 explore-data 提示模板
- 通过提供所需输入开始对话：
csv_path：CSV 文件的本地路径topic：探索的主题（例如，“纽约的天气模式”或“加利福尼亚的房价”）
示例
这些示例展示了如何使用 MCP 服务器无需人工干预地探索数据。
案例 1：加利福尼亚房地产挂牌价格
- Kaggle 数据集：美国房地产数据集
- 大小：2,226,382 条记录（178.9 MB）
- 主题：加利福尼亚房价趋势
案例 2：伦敦天气
- Kaggle 数据集：英国 200 万+ 日天气历史
- 大小：2,836,186 条记录（169.3 MB）
- 主题：伦敦天气
- 报告：查看报告
- 图表：
⚙️ 组件
提示
- explore-data：专为数据探索任务定制
工具
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load-csv
- 功能：将 CSV 文件加载到 DataFrame 中
- 参数：
csv_path(字符串，必需)：CSV 文件的路径df_name(字符串，可选)：DataFrame 的名称。如果不提供，默认为 df_1, df_2 等
-
run-script
- 功能：执行 Python 脚本
- 参数：
script(字符串，必需)：要执行的脚本
âï¸ 修改服务器
Claude 桌面配置
- macOS:
~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
开发（未发布的服务器）
"mcpServers": {
"mcp-server-ds": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/username/src/mcp-server-ds",
"run",
"mcp-server-ds"
]
}
}
已发布的服务器
"mcpServers": {
"mcp-server-ds": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-ds"
]
}
}
ð ï¸ 开发
构建和发布
-
同步依赖项
uv sync -
构建分发包
uv build在 dist/ 目录中生成源代码和 wheel 分发包。
-
发布到 PyPI
uv publish
ð¤ 贡献
欢迎贡献！无论您是修复 bug、添加功能还是改进文档，您的帮助都会使这个项目变得更好。
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- 复现步骤（如果适用）
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ð 许可证
此项目采用 MIT 许可证。
详情请参阅 LICENSE 文件。
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关于
这是一个由 ReadingPlus.AI LLC 运营的开源项目，并且向整个社区开放贡献。
