JinDaGe - kaggle-mcp MCP Details

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🚀 Kaggle MCP（模型上下文协议）服务器

本项目基于fastmcp库构建了MCP（模型上下文协议）服务器（server.py）。它能与Kaggle API交互，实现数据集的搜索与下载功能，还能生成用于EDA笔记本的提示，为数据处理和分析提供便利。

🚀 快速开始

此Kaggle MCP服务器能帮助你便捷地与Kaggle API交互，完成数据集的搜索、下载以及EDA笔记本提示的生成。以下为你详细介绍操作步骤。

📦 安装指南

1. 克隆仓库

git clone <repository-url>
cd <repository-directory>

2. 创建虚拟环境（推荐）

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上使用`venv\Scripts\activate`
# 或使用uv：uv venv

3. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

4. 设置Kaggle API凭证

创建或复制.env文件并添加以下内容：

KAGGLE_USERNAME=your_kaggle_username
KAGGLE_KEY=your_kaggle_key

🚀 运行服务器

1. 启动服务器

在终端中运行：

python server.py

2. 与服务器交互

服务器启动后，你可以通过配置MCP客户端或AI代理进行交互。

✨ 主要特性

工具

search_kaggle_datasets(query: str)：用于搜索Kaggle数据集，会返回与查询相关的结果列表。
download_kaggle_dataset(dataset_ref: str, download_path: Optional[str] = None)：可下载指定的Kaggle数据集。
- dataset_ref：格式为username/dataset-slug（例如，kaggle/titanic）。
- download_path（可选）：指定下载位置。若未提供，默认为./datasets/<dataset_slug>/。

提示

generate_eda_notebook(dataset_ref: str)：生成适合AI模型（如Gemini）的提示消息，用于创建指定Kaggle数据集的基本探索性数据分析（EDA）笔记本。提示要求生成涵盖数据加载、缺失值检查、可视化和基本统计的Python代码。

🔗 连接到Claude Desktop

1. 打开配置文件

打开Claude > 设置 > 开发者 > 编辑配置 > claude_desktop_config.json。

2. 添加配置内容

添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "kaggle-mcp": {
      "command": "kaggle-mcp",
      "cwd": "<path-to-your-cloned-repo>/kaggle-mcp"
    }
  }
}

3. 重启Claude Desktop

保存文件并重启Claude Desktop。

💻 使用示例

基础用法

AI代理或MCP客户端可以与服务器交互如下：

代理："搜索Kaggle关于'心脏病'的数据集"
- 服务器执行search_kaggle_datasets(query='heart disease')
代理："下载数据集'user/heart-disease-dataset'"
- 服务器执行download_kaggle_dataset(dataset_ref='user/heart-disease-dataset')
代理："为'user/heart-disease-dataset'生成EDA笔记本提示"
- 服务器执行generate_eda_notebook(dataset_ref='user/heart-disease-dataset')
- 服务器返回结构化的提示消息。
代理：（将提示发送到代码生成模型）-> 收到EDA Python代码。

通过以上步骤，你可以轻松使用此Kaggle MCP服务器进行数据集搜索、下载和EDA笔记本生成。

📚 详细文档

项目结构

server.py：FastMCP服务器应用程序，定义了资源、工具和提示，用于与Kaggle交互。
.env.example：环境变量示例文件（Kaggle API凭证），需重命名为.env并填写你的详细信息。
requirements.txt：列出所需的Python包。
pyproject.toml 和 uv.lock：项目元数据和锁定依赖项的uv包管理器。
datasets/：下载Kaggle数据集的默认目录。

kaggle-mcp