用于CSV文件预处理和分析的Vibe MCP服务器

这是一个强大的MCP（模型控制协议）服务器，用于CSV文件的预处理和分析。该服务器提供了一整套工具，通过直观的界面进行数据操作、可视化和分析。

功能

• 数据加载与管理

  • 从指定的工作目录加载CSV文件
  • 设置和管理工作目录
  • 列出工作目录中的文件
  • 将处理过的数据框保存到新文件中

• 数据预处理

  • 处理列中的混合数据类型
  • 使用多种策略管理空值：
    • 删除包含空值的行
    • 用均值/中位数/众数填充
    • 前向/后向填充
    • 用常量值填充
  • 删除和重命名列
  • 运行自定义的数据框编辑代码
  • 将处理过的数据保存到新文件中

• 数据分析

  • 生成全面的数据描述
  • 创建带有可视化的相关矩阵
  • 处理列中的混合数据类型
  • 运行自定义分析代码

• 数据可视化

  • 创建各种类型的图表：
    • 折线图
    • 条形图
    • 散点图
    • 带KDE的直方图
    • 箱形图
    • 小提琴图
    • 饼图
    • 计数图
    • 核密度估计图
  • 通过代码生成自定义图形
  • 将可视化结果保存到工作目录
  • 运行自定义可视化代码

安装说明

先决条件

• Python 3.x
• uv（推荐的包管理器）。我建议使用uv来管理服务器。

安装

1. 添加MCP及所需依赖项：

uv add "mcp[cli]"
uv add pandas matplotlib seaborn numpy

2. 在Claude Desktop中安装服务器：

mcp install server.py

使用pip的替代安装方法

如果你更喜欢使用pip：

pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib seaborn numpy

使用方法

1. 启动MCP服务器：

uv run mcp

2. 使用MCP Inspector测试服务器：

mcp dev server.py

你可以在Claude Desktop中安装此服务器，并通过运行以下命令立即与其交互：

mcp install server.py

或者，你可以使用MCP Inspector进行测试：

mcp dev server.py

可用工具

数据管理

• send_work_dir(): 获取当前工作目录
• set_work_dir(new_work_dir): 设置新的工作目录
• list_work_dir_files(): 列出当前工作目录中的文件
• load_csv(filename): 将CSV文件加载到系统中
• save_global_df(filename): 将当前数据框保存到文件

数据预处理

• handle_column_mixed_types(): 处理具有混合数据类型的列
• handle_null_values(strategy, columns): 使用多种策略处理数据集中的空值
• drop_columns(columns): 删除指定的列
• rename_columns(column_mapping): 重命名数据框中的列
• run_custom_df_edit_code(code): 执行自定义的数据框操作代码

数据分析

• describe_df(): 生成数据框的统计摘要
• generate_correlation_matrix(): 创建带有可视化的相关矩阵

数据可视化

• plot_graph(graph_type, x_column, y_column, output_filename): 创建各种类型的图表
  • 支持的图表类型：line, bar, scatter, hist, box, violin, pie, count, kde
• run_custom_graph_code(code): 执行自定义的可视化代码

环境变量

• WORK_DIR: 文件读取和保存的工作目录

错误处理

服务器包括全面的错误处理机制，涵盖：

• 缺少工作目录
• 文件未找到错误
• 数据加载和处理错误
• 对空数据框执行无效操作
• 混合数据类型处理
• 自定义代码执行错误
• 无效列名
• 无效图表类型
• 空值处理错误

贡献

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