🚀 MCP 服务器用于数据探索

MCP 服务器是一款功能强大的工具，专为交互式数据探索设计。它就像您的个人数据科学家助手，能将复杂的数据集转化为清晰、可操作的见解。

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🚀 快速开始

1. 下载 Claude 桌面版

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2. 安装与设置

在 macOS 上，运行以下命令：

python setup.py

3. 加载模板和工具

设置完成后，在 MCP 服务器中添加以下内容：

"mcp-servers": {
  "mcp-server-ds": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/Users/username/src/mcp-server-ds",
      "run",
      "mcp-server-ds"
    ]
  }
}

重启 Claude 桌面版以应用更改。

4. 开始使用

run-script --script "print('Hello, MCP Server!')"

✨ 主要特性

MCP 服务器是您的个人数据科学家助手，可将复杂数据集转化为清晰、可操作的见解，助力交互式数据探索。

💻 使用示例

基本用法

加载数据

load data using the `load_script` function.

执行脚本

runSCRIPT --script "your_script.py"

高级用法

案例一：基本数据处理

import pandas as pd

# 加载数据
data = load_data(csv_path="your_data.csv")

# 查看数据摘要
print(data.head())

案例二：复杂数据分析

from advanced_module import analyze_data

# 执行分析
result = analyze_data(data)

# 可视化结果
plot_results(result)

🔧 技术细节

项目结构

mcp-server-ds/
├── server.py          # 主服务器文件
├── scripts/          # 存放可执行脚本的目录
│   └── your_script.py
└── config/           # 配置文件存放位置
    └── settings.json

贡献指南

如何提交修复

1. 报告问题： 提交 ISSUE 时，请提供以下信息：

• 复现步骤（如适用）
• 期望行为与实际行为的对比
• 截图或错误日志（如相关）

2. 创建分支：

git checkout -b feature/your-feature-name

3. 提交代码 确保添加所有修改的文件：

git add .

提交更改：

git commit -m "你的提交信息"

4. 发起拉取请求 在 GitHub 上提出 Pull Request，并在描述中说明修改内容。

如何添加新功能

1. 讨论可行性 在 ISSUE 区或 Discussions 中提出您的想法，与维护者协商。
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3. 提交 Pull Request 提供详细的描述，说明新增的功能及其价值。

📄 许可证

此项目基于 MIT 许可证开源。更多详情请查阅 LICENSE 文件。

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