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MCP Server · 运维云端

Text Preporcessing MCP Server

一个提供自动化文本预处理功能的MCP服务器,支持对CSV文件中的文本数据进行多种清洗和转换操作,适用于AI助手的数据预处理需求。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 10
文本处理PythonClaude自然语言处理Claude Desktop

快速开始

作者 / 组织
ayyu-ssh
提供方
ayyu-ssh
运行时
Python

工具数量

10

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

Text Preporcessing MCP Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 10 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

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

uv run python -c "import nltk; nltk.download('punkt'); nltk.download('stopwords'); nltk.download('wordnet')"

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 Python,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 10 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

文本预处理MCP服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器,为CSV数据集提供自动化的综合文本预处理功能。该服务器使AI助手能够对CSV文件中存储的文本数据执行各种文本清理和转换任务。

核心功能

🧹 基本文本清理

  • 小写:将文本转换为小写
  • 标点符号删除:从文本中删除标点符号
  • 表情符号删除:清除表情符号字符
  • 表情移除:移除基于文本的表情符号(:)、:(等)

🔤 高级文本处理

  • 删除停用词:过滤掉常见的停用词(“the”、“and”、“is”等)
  • 词干:使用波特词干器将单词还原为词根形式
  • Lemmatization:使用WordNet Lemmatizer将单词转换为字典基础形式

安装

先决条件

  • Python 3.11或更高版本(必填)
  • uv(推荐)或pip包管理器

来自紫外线源(推荐)

# Clone the repository
git clone https://github.com/ayyu-ssh/text-preprocessing-MCP-server.git
cd text-preprocessing-MCP-server

# Install with uv
uv sync

# Or install in development mode
uv pip install -e .

uv开发设置

# Clone and set up for development
git clone https://github.com/ayyu-ssh/text-preprocessing-MCP-server.git
cd text-preprocessing-MCP-server

# Sync dependencies (creates venv automatically)
uv sync

# Activate the virtual environment
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

# Download required NLTK data
uv run python -c "import nltk; nltk.download('punkt'); nltk.download('stopwords'); nltk.download('wordnet')"

依赖项

此软件包会自动安装以下依赖项:

  • 人择性≥0.57.1 -Anthropic API客户集成
  • fastmcp≥2.8.1 -快速MCP服务器实施
  • mcp服务器≥0.1.4 -核心MCP服务器组件
  • mcp\[cli,fastmcp\]≥1.9.4 -支持CLI和FastMCP的MCP
  • nltk≥3.9.1 -用于文本处理的自然语言工具包
  • 熊猫≥2.3.0 -数据操作和分析
  • python dotenv≥1.1.0 -环境变量管理
  • scikit-learn≥1.7.0 -机器学习工具

🚀 用法

启动服务器

使用紫外线
# Run the MCP server directly
uv run server.py

服务器将启动并向连接的LLM公开主要工具。

使用CLI

交互模式
# using custom client
uv run client.py
🔧 客户端配置
{
  "mcpServers": {
    "TextPreprocessingMCP": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "path/to/server.py",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

上述配置也可用作Claude Desktop的配置。

文件结构

text-preprocessing-mcp/
├── server.py             # Main MCP server implementation with tools
├── functions.py          # Preprocessing functions source code
├── client.py             # Implementation of custom client
├── requirements.txt      # Python dependencies
├── pyproject.toml        # Configutation file
└── README.md             # This file

可用功能

1.CSV操作

  • read_csv(file_path)-读取csv文件并返回基本信息
  • use_cols(file_path,cols)-选择特定列并保存到temp.csv

2.文本清理功能

  • 小写(col,file_path)-将文本转换为小写
  • remove_punctuation(col,file_path)-删除标点符号
  • remove_emojis(col,file_path)-删除表情符号字符
  • remove_emoticons(col,file_path)-删除文本表情符号

3.文本处理功能

  • remove_stopwords(col,file_path)-删除常见的停用词
  • 词干(col,file_path)-对单词应用词干
  • 引理(col,file_path)-对单词进行引理

4.分析功能

  • get_words_count(col,file_path)-获取词频计数

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息,请参阅许可证文件。

工具与能力

工具数量

10

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

文本处理Python本地部署数据清洗自然语言处理CSV处理AI辅助工具

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

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

  • 工具数量 10 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 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 Python,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 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

Text Preporcessing MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python -c "import nltk; nltk.download('punkt'); nltk.download('stopwords'); nltk.do…,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Text Preporcessing MCP Server 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Text Preporcessing MCP Server 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。

Text Preporcessing MCP Server 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。

Text Preporcessing MCP Server 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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