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README
🚀 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。
🚀 快速开始
1. 下载 Claude 桌面版
获取地址:这里
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
- 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)
- 创建分支:
git checkout -b feature/your-feature-name
- 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"
- 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
- 讨论可行性 在 ISSUE 区或 Discussions 中提出您的想法,与维护者协商。
- 实现功能 确保代码遵循项目编码规范,添加相应的文档和测试用例。
- 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。
💬 联系我们
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