Bachai Data Analysis

一个基于 Model Context Protocol 的数据分析服务器，使用 Python 开发，支持 SSE (Server-Sent Events) 传输模式。

功能特性

• 📊 数据统计分析（均值、中位数、标准差等）
• 📈 数据可视化（生成图表）
• 🔍 数据探索（查看数据摘要、缺失值等）
• 📉 趋势分析
• 📋 支持 CSV、Excel、JSON 等格式
• 🌐 基于 HTTP/SSE 的远程访问
• 🚀 RESTful API 接口

技术栈

• Python 3.8+
• FastAPI - 现代化 Web 框架
• SSE-Starlette - Server-Sent Events 支持
• Uvicorn - ASGI 服务器
• pandas - 数据分析
• numpy - 数值计算
• matplotlib - 数据可视化
• seaborn - 统计图表

快速开始

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行服务器

方式 1: stdio 模式（用于 supergateway/Claude Desktop）

# 使用 uvx (推荐)
uvx bachai-data-analysis-mcp

# 或使用 pip 安装后运行
pip install bachai-data-analysis-mcp
bachai-data-analysis-mcp

stdio 模式通过标准输入输出进行通信，适合与 supergateway 或 Claude Desktop 集成。

方式 2: SSE 模式（独立 HTTP 服务器）

# 直接运行
python main.py

# 或使用命令
bachai-data-analysis-mcp-sse

服务器将在 http://localhost:8000 启动。

访问 API 文档

启动后访问：

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc

API 端点

1. 根端点

GET http://localhost:8000/

返回服务器信息和可用端点

2. SSE 连接端点

GET http://localhost:8000/sse

建立 Server-Sent Events 连接，接收服务器推送的消息

3. 消息处理端点

POST http://localhost:8000/messages
Content-Type: application/json

发送 MCP JSON-RPC 请求

示例请求：

初始化

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "initialize",
  "params": {}
}

列出工具

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/list",
  "params": {}
}

调用工具

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "load_data",
    "arguments": {
      "filepath": "data.csv",
      "dataset_name": "my_data"
    }
  }
}

MCP 工具列表

1. load-data

加载数据文件

• 支持 CSV、Excel、JSON 格式

2. describe-data

获取数据摘要统计

• 行列数
• 数据类型
• 缺失值统计
• 基本统计量

3. analyze-column

分析特定列的数据

• 唯一值数量
• 频率分布
• 数值统计

4. correlation-analysis

相关性分析

• 计算变量间相关系数
• 生成相关性矩阵

5. list-datasets

列出已加载的数据集

• 显示所有数据集
• 查看数据集基本信息

使用示例

使用 curl 测试

1. 列出可用工具

curl -X POST http://localhost:8000/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/list"
  }'

2. 加载数据

curl -X POST http://localhost:8000/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 2,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "load_data",
      "arguments": {
        "filepath": "data.csv",
        "dataset_name": "sales"
      }
    }
  }'

3. 获取数据描述

curl -X POST http://localhost:8000/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 3,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "describe_data",
      "arguments": {
        "dataset_name": "sales"
      }
    }
  }'

在 Claude Desktop 中配置

在 Claude Desktop 的配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "data-analysis": {
      "url": "http://localhost:8000/sse",
      "transport": "sse"
    }
  }
}

开发

启动开发服务器

python main.py

运行测试

pytest tests/

许可证

MIT