AI Data Analyst MCP Server

🤖 人工智能数据分析师——MCP服务器

基于AI的数据分析服务器 模型上下文协议（MCP） 使用 FastMCP为AI代理提供了一个丰富、标准化的工具集，用于连接数据库、探索模式、执行安全的SQL查询、配置数据、生成交互式可视化和管理数据集——所有这些都可以通过一个一致的界面完成。

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📋 目录

• 特性
• 项目结构
• 先决条件
• 安装
• 快速开始
• 添加到Claude桌面
• MCP工具参考
• 支持的数据库
• 安全
• 许可证

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✨ 特性

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🗂 项目结构

ai-analyst/
├── server.py                    # FastMCP server entry point & tool registration
├── create_test_db.py            # Generates a sample SQLite e-commerce database
│
├── database/
│   ├── connection_manager.py    # SQLAlchemy connection management (singleton)
│   └── schema_loader.py         # Schema inspection & caching
│
├── datasets/
│   └── dataset_manager.py       # CSV / Excel / JSON upload & query engine
│
├── security/
│   └── sql_validator.py         # SQL whitelist validator (SELECT / WITH only)
│
├── tools/
│   ├── analyze_schema.py        # Schema relationship analysis tool
│   ├── connect_database.py      # Database connection tool
│   ├── dataset_tools.py         # Dataset upload / list / query tools
│   ├── generate_chart.py        # Chart generation tool
│   ├── get_schema.py            # Schema fetching tool
│   ├── get_schema2.py           # Schema fetching — plain-text format (optional)
│   ├── profile_table.py         # Data profiling tool
│   ├── run_query.py             # SQL query execution tool
│   ├── sample_rows.py           # Table row sampling tool
│   └── session_tools.py         # Session creation tool
│
├── utils/
│   ├── cache_manager.py         # In-memory TTL cache
│   ├── chart_utils.py           # Plotly chart creation & auto-detection
│   ├── data_profiler.py         # SQL / pandas data profiling engine
│   ├── generate_chart.py        # Chart generation wrapper
│   ├── schema_analyzer.py       # Relationship & index analysis
│   ├── session_manager.py       # UUID session management (singleton)
│   └── sql_generator.py         # LLM-based SQL generation
│
└── logs/                        # Runtime log files

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🛠 先决条件

• Python 3.11

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📦 安装

1.克隆存储库

git clone 
cd ai-analyst

2.创建并激活虚拟环境

python -m venv venv

# macOS / Linux
source venv/bin/activate

# Windows
venv\Scripts\activate

3.安装依赖项

pip install -r requirements.txt

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🚀 快速开始

（可选）生成示例数据库

python create_test_db.py

创建 sample_store.db --一个随时可以查询的SQLite电子商务数据库，其中包含 customers, products, orders，以及 order_items 表，预加载了示例数据。

启动MCP服务器

python server.py

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🖥 添加到Claude桌面

1. 打开 克劳德桌面版 并前往 设置→ 开发者
2. 点击 编辑配置 打开 claude_desktop_config.json
3. 在内部添加以下条目 "mcpServers":

"AI Data Analyst MCP Server": {
  "command": "
",
  "args": [
    "
/server.py"
  ],
  "env": {},
  "transport": "stdio"
}

🖥 添加到您自己的聊天机器人

SERVERS = {
  "AI Data Analyst MCP Server": {
  "command": "
",
  "args": [
    "
/server.py"
  ],
  "env": {},
  "transport": "stdio"
  }
}

在聊天机器人代码中，初始化客户端：

from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
client = MultiServerMCPClient (SERVERS)

添加聊天机器人的llm工具：

tools = client.get_tools()
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

现在，您的聊天机器人可以调用中定义的任何MCP工具 server.py!

替换占位符值：

1. 保存 文件和 重新启动 克劳德桌面。

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🔧 MCP工具参考

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🗄 支持的数据库

使用标准URI连接到任何与SQLAlchemy兼容的数据库：

# SQLite
sqlite:///path/to/database.db

# PostgreSQL
postgresql://user:password@host:port/dbname

# MySQL
mysql://user:password@host:port/dbname

# Microsoft SQL Server
mssql+pyodbc://user:password@host/dbname?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server

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🔒 安全

服务器强制执行严格的只读SQL以保护您的数据。

允许的声明

• SELECT
• WITH （通用表表达式/CTE）

被屏蔽的关键字

DROP · DELETE · UPDATE · ALTER · INSERT · TRUNCATE · MERGE · GRANT · REVOKE

附加保护

• 多语句查询(;-被彻底拒绝
• 验证不区分大小写，并使用正则表达式单词边界来防止绕过尝试

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📄 许可证

本项目提供 按原样 用于教育和研究目的。