结构化数据验证器和转换器MCP服务器
 ](https://www.npmjs.com/package/@agenson-horrowitz/structured-data-validator-mcp)   
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
- 在获取API密钥 agensonhorowitz.cc
- 条纹式计费
- 实时使用情况跟踪
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：
- MCPize仪表板 （MCPize用户）
- Agenson Horrowitz门户网站 （API直接用户）
🛟 支持
- 文档: API完整文档
- 问题:
- 电子邮件: hello@agensonhorrowitz.cc
- 社区: Discord 的中文翻译是“不和谐”或“纷争”。
📝 许可证
MIT许可证-可在商业AI代理部署中自由使用。
🏗️ 构建于
- 模型上下文协议SDK -MCP框架
- 阿联酋 -JSON模式验证
- csv解析 -CSV处理
- libphonenumber js -电话号码解析
- 日期fns -日期操纵
- TypeScript和Node.js
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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 .