What is Mcp Data Analytics Server

The mcp-data-analytics-server is a powerful data analytics server built with FastMCP that provides specialized tools for data processing, analysis, and visualization, accessible through a modern web interface created with Streamlit.

Use cases

Use cases include analyzing datasets for insights, creating visual representations of data, performing statistical analysis, managing file formats, and extracting information from web sources.

How to use

To use the mcp-data-analytics-server, clone the repository, install the dependencies, configure your API key, and run the server and client applications. Access the web interface at http://localhost:8501.

Key features

Key features include file management for analysis and creation, data analysis with statistics and pivot tables, interactive visualizations using Plotly, web tools for GitHub search and web scraping, and format conversion between CSV, JSON, Excel, and Parquet.

Where to use

The mcp-data-analytics-server can be used in various fields such as data science, business analytics, research, and any domain requiring data processing and visualization.

🔧 MCP Data Analytics Server

Servidor MCP para análisis de datos con interfaz Streamlit

Un servidor de análisis de datos construido con FastMCP que proporciona herramientas para procesamiento, análisis y visualización de datos, con una interfaz web intuitiva.

✨ Características

• 📁 Gestión de Archivos: Análisis, creación y lectura de documentos
• 📊 Análisis de Datos: Estadísticas, tablas dinámicas, detección de tipos
• 📈 Visualización: Gráficos interactivos con Plotly
• 🌐 Web Tools: Búsqueda GitHub, web scraping, descarga de archivos
• 🔄 Conversión: Entre formatos CSV, JSON, Excel, Parquet

🚀 Instalación

1. Clonar repositorio

git clone https://github.com/Edwin1719/mcp-data-analytics-server.git
cd mcp-data-analytics-server

2. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

3. Configurar API key
cp .env.example .env
# Editar .env y agregar tu OPENAI_API_KEY

4. Ejecutar
# Terminal 1: Servidor MCP
python server.py

# Terminal 2: Cliente Streamlit  
streamlit run app.py

Abrir navegador en: http://localhost:8501

📋 Herramientas Disponibles

- analizar_archivo: Análisis completo de propiedades de archivos
- crear_archivo: Creación de archivos con contenido
- leer_documento: Lectura de PDFs, TXT, CSV con límites
- analizar_datos: Análisis estadístico de datasets
- tabla_dinamica_avanzada: Tablas dinámicas con agregaciones
- crear_visualizacion: Gráficos con Plotly (barras, líneas, etc.)
- buscar_repositorios_github: Búsqueda avanzada en GitHub
- extraer_contenido_web: Web scraping con selectores CSS
- descargar_archivo_web: Descarga de archivos desde URLs
- convertir_formato_datos: Conversión entre formatos

💡 Ejemplos de Uso:
"Analiza el archivo ventas.csv y muéstrame las estadísticas"
"Crea un gráfico de barras de las ventas por mes"
"Busca repositorios de Python para análisis de datos"
"Convierte mi archivo Excel a JSON".

📋 Requisitos

* Python 3.8+
* OpenAI API Key
* Dependencias en requirements.txt

👨‍💻 Autor
Edwin Quintero Alzate

📧 [email protected]
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🐱 GitHub

📄 Licencia
MIT License - ver archivo LICENSE