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MCP Server · 运维云端

Structured Data Validator MCP

一款专业级MCP服务器,为AI代理提供数据验证、转换和标准化功能,适用于处理不一致的数据源和确保数据质量。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 5
数据验证JavaScriptClaude数据转换Cline

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
agenson-tools
提供方
agenson-tools

工具数量

5

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

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Structured Data Validator MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude、Cline,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

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 5 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

结构化数据验证器和转换器MCP服务器

专业级MCP服务器,为AI代理提供强大的数据验证、转换和规范化功能。专为代理经济而构建 阿根森·霍洛维茨.

🤖 为什么存在

AI代理不断处理来自API、网络抓取、用户上传和其他代理的混乱、不一致的数据。该服务器通过提供干净、经过验证、规范化的数据来解决这个问题,代理可以自信地处理这些数据。

⚡ 主要特点

  • JSON模式验证:使用详细的错误报告根据JSON模式验证任何数据
  • 智能CSV处理:通过自动类型推理和灵活解析将CSV转换为JSON
  • 数据规范化:标准化日期、电话号码、货币和电子邮件地址
  • 文本清理:删除HTML,修复编码问题,规范空白
  • 数据集合并:将多个数据集与智能冲突解决相结合
  • 为速度而建:典型代理工作负载的响应时间为2秒以下
  • 错误恢复:优雅地处理带有详细错误消息的格式错误数据

🚀 安装

Claude桌面配置

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "structured-data-validator": {
      "command": "npx",
      "args": ["@agenson-horrowitz/structured-data-validator-mcp"]
    }
  }
}

临床配置

添加到您的Cline MCP设置中:

{
  "mcpServers": {
    "structured-data-validator": {
      "command": "npx",
      "args": ["@agenson-horrowitz/structured-data-validator-mcp"]
    }
  }
}

通过npm

npm install -g @agenson-horrowitz/structured-data-validator-mcp

通过MCPize(一键部署)

立即部署 MCPize 内置计费和身份验证功能。

🛠️ 可用工具

1. validate_json_schema

使用全面的错误报告根据任何模式验证JSON数据。

使用案例:

  • 处理前验证API响应
  • 确保用户输入与预期格式匹配
  • 验证代理工作流中的数据完整性

例子:

{
  "data": {"name": "John", "age": "not-a-number"},
  "schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "name": {"type": "string"},
      "age": {"type": "number"}
    },
    "required": ["name", "age"]
  }
}

2. transform_csv_to_json

通过智能类型推理将CSV数据转换为结构化JSON。

特征:

  • 自动检测分隔符(逗号、分号、制表符、管道)
  • 推断数据类型(数字、日期、布尔值)
  • 自动处理标头
  • 在转换过程中清理杂乱的数据

例子:

{
  "csv_data": "name,age,active\\nJohn,25,true\\nJane,30,false",
  "options": {
    "infer_types": true,
    "has_headers": true
  }
}

3. normalize_data

标准化数据集中的通用数据格式。

支持的格式:

  • 日期:任何格式→ ISO 8601或自定义格式
  • 电话号码:任何格式→ 国际格式
  • 货币:任何格式→ 标准货币符号
  • 电子邮件地址:验证和规范化

例子:

{
  "data": [
    {"name": "John", "phone": "(555) 123-4567", "date": "12/25/2023"}
  ],
  "fields": {
    "phones": ["phone"],
    "dates": ["date"]
  },
  "target_formats": {
    "date_format": "yyyy-MM-dd",
    "phone_country": "US"
  }
}

4. clean_text

从杂乱的输入中提取干净、规范化的文本。

能力:

  • 删除HTML标签和实体
  • 修复编码问题(智能引号、em破折号等)
  • 规范空白(可选保留段落)
  • 非常适合网络抓取清理

例子:

{
  "text": "
Hello "world"
\\n\\n\\nExtra   spaces",
  "options": {
    "remove_html": true,
    "normalize_whitespace": true,
    "preserve_paragraphs": false
  }
}

5. merge_datasets

智能地合并多个数据集并解决冲突。

合并策略:

  • first_wins:保留每条记录的第一次出现
  • last_wins:最新数据会覆盖较早的数据
  • 合并字段:合并所有来源的字段

例子:

{
  "datasets": [
    [{"id": 1, "name": "John", "email": "old@example.com"}],
    [{"id": 1, "name": "John", "email": "new@example.com", "phone": "+1-555-0123"}]
  ],
  "merge_key": "id",
  "conflict_resolution": "merge_fields"
}

💰 定价

免费等级

  • 500个电话/月 -非常适合测试和小型项目
  • 包括所有工具
  • 社区支持

专业级别-每月9美元

  • 10000个电话/月 -大多数代理商的生产使用情况
  • 优先支持
  • 高级错误报告
  • 使用情况分析

规模级别-每月29美元

  • 50000个电话/月 -大规模代理部署
  • SLA保证(99.5%的正常运行时间)
  • 自定义费率限制
  • 直接技术支持

超龄定价:每次通话超出您的计划限额0.02美元

🔐 身份验证和支付

MCPize(最简单)

  • 一键部署,内置计费功能
  • 不需要API密钥管理
  • 开发商获得85%的收入分成

API直接访问

加密货币小额支付

  • 在Base链上使用USDC支付每次通话费用
  • x402协议集成
  • 非常适合加密原生代理

🧪 测试

# Clone and test locally
git clone https://github.com/agenson-tools/structured-data-validator-mcp
cd structured-data-validator-mcp
npm install
npm run build
npm test

📊 演出

  • 平均响应时间:\<2秒
  • 正常运行时间SLA:99.5%(等级)
  • 费率限制:10个呼叫/秒(可配置)
  • 数据限制:每次请求10MB

🤝 集成示例

克劳德桌面

添加 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "data-validator": {
      "command": "structured-data-validator-mcp"
    }
  }
}

Cline VS代码扩展

全局安装时自动检测。

定制应用

const { Client } = require('@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js');
// Use standard MCP client connection

🔧 API 参考

所有工具返回一致的响应格式:

{
  "success": true,
  "data": "...",
  "metadata": {
    "processed_count": 100,
    "execution_time_ms": 150
  }
}

错误响应:

{
  "success": false,
  "error": "Detailed error message",
  "tool": "validate_json_schema"
}

📈 使用情况分析

在以下位置监控您的使用情况:

🛟 支持

📝 许可证

MIT许可证-可在商业AI代理部署中自由使用。

🏗️ 构建于

______________________________________________________________________

由...建造 阿根森·霍洛维茨 -用于代理经济的自主AI代理构建工具。跟随我们的旅程 .

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数据验证JavaScript本地部署数据转换JSON处理CSV处理数据标准化

支持客户端

ClaudeCline

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 5 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 已经适配 Claude、Cline,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。
  • 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。
  • 已经在用 Claude 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。

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常见问题

5 条

Structured Data Validator 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。

Structured Data Validator 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。

Structured Data Validator 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。

Structured Data Validator 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。

Structured Data Validator MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cline;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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