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MCP Server · AI代理

openrefine MCP

OpenRefine MCP Server 是一个提供类型化、可发现的接口的服务器,用于安全且可重复地编排数据清洗流程。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
API接口PythonClaudeClaude Desktop

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
FiquemSabendo
提供方
FiquemSabendo

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

GitHub Star

9

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

openrefine MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude Desktop、Claude,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

AI代理

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

OpenRefine MCP服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器,为OpenRefine的HTTP API提供类型化的可发现接口。这允许任何支持MCP的客户端(如Claude Desktop)安全且可重复地编排数据清理管道。

安装

先决条件

  • Python 3.13或更高版本
  • 紫外线 包管理器
  • OpenRefine实例正在运行(默认值: http://localhost:3333)

安装软件包

# Clone the repository
git clone 
cd openrefine_mcp

# Install dependencies using uv
uv sync

设置克劳德桌面

  1. 创建或编辑您的Claude Desktop配置文件:
   # On macOS/Linux
   ~/.config/claude_desktop_config.json

   # On Windows
   %APPDATA%\claude_desktop_config.json
  1. 将OpenRefine MCP服务器添加到您的配置中:
   {
     "mcpServers": {
       "openrefine": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "path/to/your/openrefine_mcp",
           "run",
           "openrefine_mcp/openrefine_server.py"
         ],
         "env": {
           "OPENREFINE_URL": "http://localhost:3333"
         }
       }
     }
   }
  1. 重新启动Claude Desktop以加载新的MCP服务器。

特性

此MCP服务器实现以下OpenRefine API终结点:

OpenRefine API端点MCP实施状态
POST /command/core/create-project-from-upload`create_project(dataset_url: str, name: str \None = None)`✅
GET /command/core/get-modelsget_project_models(project_id: int) 资源✅
POST /command/core/apply-operationsapply_operations(project_id: int, operations: str)✅
POST /command/core/export-rowsexport_csv(project_id: int)✅
POST /command/core/delete-projectdelete_project(project_id: int)✅
POST /command/core/set-project-metadata-❌
POST /command/core/set-project-tags-❌
GET /command/core/get-all-project-metadata-❌
POST /command/core/preview-expression-❌
GET /command/core/get-processes-❌

可用工具

  • create_project(dataset_url: str, name: str | None = None) → 从数据集URL创建新的OpenRefine项目
  • apply_operations(project_id: int, operations: str) → 将操作应用于OpenRefine项目
  • export_csv(project_id: int) → 从OpenRefine项目导出CSV数据
  • delete_project(project_id: int) → 删除OpenRefine项目

可用资源

  • openrefine://project/{project_id}/models → 返回有关项目的结构信息,包括列定义、记录模型配置、可用脚本语言和覆盖模型

发展

运行测试

make test

运行MCP检查器服务器

make inspector

许可证

此项目根据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

数据清洗Python本地部署API接口OpenRefineMCP协议

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

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。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。
  • 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

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 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AI代理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。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

openrefine MCP 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

openrefine MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,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。

openrefine 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。

openrefine 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。

openrefine 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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