JinDaGe - Kaggle MCP Details

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🚀 Kaggle-MCP：Claude AI与Kaggle API的集成

Kaggle-MCP借助模型上下文协议（MCP），成功实现了Claude AI与Kaggle API的连接。它支持用户在AI界面直接进行比赛、数据集和内核操作，为数据科学工作者提供了极大的便利。

✨ 主要特性

身份验证：能够安全地使用Kaggle凭证进行认证。
竞赛：可浏览、搜索并下载Kaggle竞赛的数据。
数据集：可以查找、探索并下载Kaggle上的数据集。
内核：支持搜索和分析Kaggle笔记本/内核。
模型：能够访问Kaggle上可用的预训练模型。

🚀 快速开始

📦 安装指南

以下为你提供不同系统下安装基础版本Kaggle-MCP的方法：

macOS/Linux

# 使用单行命令安装
curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/54yyyu/kaggle-mcp/main/install.sh | sh

Windows

# 下载并运行安装程序
powershell -c "Invoke-WebRequest -Uri https://raw.githubusercontent.com/54yyyu/kaggle-mcp/main/install.ps1 -OutFile install.ps1; .\install.ps1"

手动安装

# 使用pip安装
pip install git+https://github.com/54yyyu/kaggle-mcp.git

# 或更好，使用uv安装
uv pip install git+https://github.com/54yyyu/kaggle-mcp.git

配置

安装完成后，你需要运行设置工具以更新Claude Desktop配置：

kaggle-mcp-setup

该工具会定位并更新你的Claude Desktop配置文件，其通常所在位置如下：

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows：%APPDATA%/Claude/ claude_desktop_config.json
Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

API凭证设置

若要使用Kaggle-MCP，你需要满足以下要求：

Python 3.8或更高版本
Claude Desktop或API访问权限
Kaggle账户并已获取API凭证
MCP Python SDK 1.6.0+

如果你在安装或配置过程中需要帮助，可参考Kaggle API文档。

💻 使用示例

竞赛

# 获取竞赛列表
kagglesl contest list

# 下载竞赛数据
kagglesl contest download <contest-id>

# 提交解决方案（需要配置Kaggle API凭证）
kagglesl contest submit <path-to-solution> -- --message "提交评论"

数据集

# 搜索数据集
kagglesl dataset search --query "查询内容"

# 下载数据集
kagglesl dataset download <dataset-id>

# 提交新版本（需要Kaggle凭证）
kagglesl dataset push . --path "<文件路径>" --title "新版本描述"

内核

# 搜索内核
kagglesl kernel search --query "查询内容"

# 下载内核
kagglesl kernel download <kernel-id>

# 提交新内核（需要Kaggle凭证）
kagglesl kernel push . -- --title "新内核标题" --description "描述"

📄 许可证

该项目使用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

Kaggle