Vibe Preprocessing and Analysis MCP Server for CSV files

基本能力

产品定位

Vibe-Data-Analysis 是一个数据处理和分析工具，旨在帮助用户高效地预处理、分析和可视化 CSV 文件数据。

核心功能

1. 数据加载与管理
2. 从指定工作目录加载 CSV 文件
3. 设置和管理工作目录
4. 列出工作目录中的文件

5. 将处理后的数据保存到新文件

6. 数据预处理

7. 处理混合数据类型的列
8. 多种空值处理策略（删除、均值/中位数/众数填充、前后填充、常量填充）
9. 删除和重命名列

10. 运行自定义数据编辑代码

11. 数据分析

12. 生成数据描述统计
13. 创建相关矩阵和可视化

14. 运行自定义分析代码

15. 数据可视化

16. 支持多种图表类型（折线图、柱状图、散点图、直方图、箱线图、小提琴图、饼图、计数图、核密度估计图）
17. 自定义图表生成
18. 将可视化结果保存到工作目录

适用场景

• 数据科学家进行数据探索和预处理
• 研究人员分析实验数据
• 开发人员快速验证数据模型
• 教育工作者演示数据分析流程

使用教程

使用依赖

• Python 3.x
• 推荐使用 uv 包管理器

安装教程

1. 添加 MCP 和依赖项：

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

1. 在 Claude Desktop 中安装服务器：

mcp install server.py

替代安装方式（使用 pip）

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

调试方式

1. 启动 MCP 服务器：

uv run mcp

1. 使用 MCP Inspector 测试服务器：

mcp dev server.py

工具列表

数据管理工具

• send_work_dir(): 获取当前工作目录
• set_work_dir(new_work_dir): 设置新工作目录
• list_work_dir_files(): 列出当前工作目录中的文件
• load_csv(filename): 加载 CSV 文件
• save_global_df(filename): 保存当前数据框到文件

数据预处理工具

• handle_column_mixed_types(): 处理混合数据类型的列
• handle_null_values(strategy, columns): 使用不同策略处理空值
• drop_columns(columns): 删除指定列
• rename_columns(column_mapping): 重命名列
• run_custom_df_edit_code(code): 执行自定义数据编辑代码

数据分析工具

• describe_df(): 生成数据描述统计
• generate_correlation_matrix(): 创建相关矩阵和可视化

数据可视化工具

• plot_graph(graph_type, x_column, y_column, output_filename): 创建各种图表
• run_custom_graph_code(code): 执行自定义可视化代码

常见问题解答

• 错误处理：服务器包含全面的错误处理机制，包括：
• 工作目录缺失
• 文件未找到
• 数据加载和处理错误
• 对空数据框的无效操作
• 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

许可证

该项目遵循 None 开源许可条款。