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MCP Server · 运维云端

Dataset Analyser

一个用于智能数据集分析的模型上下文协议(MCP)服务器,提供数据集理解、清理和处理的工具套件。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
数据处理Python云端部署

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作者 / 组织
JJaniel
提供方
JJaniel

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Dataset Analyser 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

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 uv

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

数据集分析器MCP

*作者:JJaniel* *许可证:麻省理工学院* *联系人: *

______________________________________________________________________

该项目是一个为智能数据集分析而设计的模型上下文协议(MCP)服务器。它提供了一套工具来帮助您理解、清理和处理数据集。

请参阅 NEWS.md 项目更新日志文件。

如何使用此项目

本指南将引导您在本地计算机上设置和运行数据集分析器MCP服务器。

先决条件

在开始之前,请确保您的系统上安装了以下内容:

  • Git:
  • python (3.8或更高版本)
  • 紫外线: (一个快速的Python包安装程序)你可以用 pip:
  pip install uv

______________________________________________________________________

第1部分:用户(运行项目)

如果您只想使用服务器分析自己的数据集,请按照以下步骤操作。

第一步:获取代码

使用以下命令将存储库克隆到本地计算机 git.打开终端或命令提示符并运行:

# Use this command for HTTPS (easiest)
git clone https://github.com/JJaniel/dataset-analyser.git

# Or use this command for SSH (if you have SSH keys set up with GitHub)
git clone git@github.com:JJaniel/dataset-analyser.git

这将创建一个名为的新文件夹 dataset-analyser。导航到其中:

cd dataset-analyser

步骤2:设置Python环境

最好的做法是创建一个虚拟环境来隔离项目依赖关系。

# Create a virtual environment using uv
uv venv

# Activate the environment
# On Windows:
source .venv/Scripts/activate
# On macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# Install the required Python packages
uv pip install -r requirements.txt

步骤3:配置数据集目录

此服务器从特定文件夹加载数据集。你需要通过设置一个名为的环境变量来告诉它你的数据集在哪里 DATASETS_DIR.

  • 在Windows上(在命令提示符中):
  set DATASETS_DIR=C:\path\to\your\datasets
  • 在Windows上(在PowerShell中):
  $env:DATASETS_DIR="C:\path\to\your\datasets"
  • 在macOS/Linux上:
  export DATASETS_DIR=/path/to/your/datasets

替换 C:\path\to\your\datasets 包含您的文件夹的实际绝对路径 .csv 文件夹。

步骤4:运行服务器

现在,您可以启动MCP服务器:

python main.py

服务器现在正在运行,并准备接受来自MCP兼容客户端的连接。

______________________________________________________________________

第2部分:对于贡献者(进行更改)

如果要修改代码并将更改贡献回主项目,请执行以下步骤。

步骤1:分叉存储库

转到项目的GitHub页面: 点击“分叉右上角的“”按钮。这将在您自己的GitHub帐户下创建存储库的个人副本。

第二步:克隆你的叉子

从以下位置克隆存储库 *你的* 账户,而不是原件。替换 `` 使用您的GitHub用户名。

git clone https://github.com//dataset-analyser.git
cd dataset-analyser

步骤3:创建新分支

对新分支进行更改以保持其组织性至关重要。

# Create a branch and switch to it
git checkout -b my-awesome-feature

替换 my-awesome-feature 为您的更改提供一个简短的描述性名称(例如。, add-parquet-support).

第四步:做出改变

按照“第1部分”中的描述设置环境,并使用您最喜欢的编辑器进行所需的代码更改。

第五步:承诺并推动你的改变

一旦你对你的更改感到满意,就用明确的信息提交它们,并将其推送到 *叉子*.

# Stage your changes
git add .

# Commit them with a descriptive message
git commit -m "feat: Add support for Parquet files"

# Push the changes to your fork on GitHub
git push origin my-awesome-feature

步骤6:创建Pull请求

转到GitHub上的分叉存储库。您将看到提示“比较并拉取请求“。单击它。这将带您进入一个页面,您可以在其中描述您的更改并将其提交给原始项目进行审核。

许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

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

数据集分析Python本地部署数据清理数据处理MCP服务器智能分析

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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

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。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

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。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 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

Dataset Analyser 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install uv,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。

Dataset Analyser 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。

Dataset Analyser 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。

Dataset Analyser 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。

Dataset Analyser 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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