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MCP Server · 数据服务

Data Analysis MCP

一个基于Python的数据分析服务器,支持数据统计分析、可视化、探索和趋势分析,提供RESTful API和SSE传输模式。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
数据分析数据可视化PythonClaudeClaude Desktop

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作者 / 组织
BACH-AI-Tools
提供方
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选型结论

Data Analysis MCP 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

Data Analysis MCP (Python)

一个基于 Model Context Protocol 的数据分析服务器,使用 Python 开发,支持 SSE (Server-Sent Events) 传输模式。

功能特性

  • 📊 数据统计分析(均值、中位数、标准差等)
  • 📈 数据可视化(生成图表)
  • 🔍 数据探索(查看数据摘要、缺失值等)
  • 📉 趋势分析
  • 📋 支持 CSV、Excel、JSON 等格式
  • 🌐 基于 HTTP/SSE 的远程访问
  • 🚀 RESTful API 接口

技术栈

  • Python 3.8+
  • FastAPI - 现代化 Web 框架
  • SSE-Starlette - Server-Sent Events 支持
  • Uvicorn - ASGI 服务器
  • pandas - 数据分析
  • numpy - 数值计算
  • matplotlib - 数据可视化
  • seaborn - 统计图表

快速开始

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行服务器

方式 1: stdio 模式(用于 supergateway/Claude Desktop)
# 使用 uvx (推荐)
uvx bachai-data-analysis-mcp

# 或使用 pip 安装后运行
pip install bachai-data-analysis-mcp
bachai-data-analysis-mcp

stdio 模式通过标准输入输出进行通信,适合与 supergateway 或 Claude Desktop 集成。

方式 2: SSE 模式(独立 HTTP 服务器)
# 直接运行
python main.py

# 或使用命令
bachai-data-analysis-mcp-sse

服务器将在 http://localhost:8000 启动。

访问 API 文档

启动后访问:

  • Swagger UI: http://localhost:8000/docs
  • ReDoc: http://localhost:8000/redoc

API 端点

1. 根端点

GET http://localhost:8000/

返回服务器信息和可用端点

2. SSE 连接端点

GET http://localhost:8000/sse

建立 Server-Sent Events 连接,接收服务器推送的消息

3. 消息处理端点

POST http://localhost:8000/messages
Content-Type: application/json

发送 MCP JSON-RPC 请求

示例请求:

初始化

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "initialize",
  "params": {}
}

列出工具

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/list",
  "params": {}
}

调用工具

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "load_data",
    "arguments": {
      "filepath": "data.csv",
      "dataset_name": "my_data"
    }
  }
}

MCP 工具列表

1. load-data

加载数据文件

  • 支持 CSV、Excel、JSON 格式

2. describe-data

获取数据摘要统计

  • 行列数
  • 数据类型
  • 缺失值统计
  • 基本统计量

3. analyze-column

分析特定列的数据

  • 唯一值数量
  • 频率分布
  • 数值统计

4. correlation-analysis

相关性分析

  • 计算变量间相关系数
  • 生成相关性矩阵

5. list-datasets

列出已加载的数据集

  • 显示所有数据集
  • 查看数据集基本信息

使用示例

使用 curl 测试

1. 列出可用工具

curl -X POST http://localhost:8000/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list"
  }'

2. 加载数据

curl -X POST http://localhost:8000/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "load_data",
      "arguments": {
        "filepath": "data.csv",
        "dataset_name": "sales"
      }
    }
  }'

3. 获取数据描述

curl -X POST http://localhost:8000/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "describe_data",
      "arguments": {
        "dataset_name": "sales"
      }
    }
  }'

在 Claude Desktop 中配置

在 Claude Desktop 的配置文件中添加:

{
  "mcpServers": {
    "data-analysis": {
      "url": "http://localhost:8000/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

开发

启动开发服务器

python main.py

运行测试

pytest tests/

许可证

MIT

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数据分析Python混合部署数据可视化统计计算RESTfulAPISSE

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Data Analysis MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Data Analysis MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Data Analysis MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Data Analysis MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Data Analysis MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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