Integrazione AntV MCP Server

Cosa fa l’“AntV” MCP Server?

L’AntV MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) per la visualizzazione, progettato per generare oltre 25 tipi di grafici visuali tramite la libreria di grafici AntV. Funzionando come ponte tra assistenti AI e le potenti capacità di creazione grafici di AntV, questo server MCP consente ai flussi di lavoro guidati dall’AI di creare, manipolare e servire visualizzazioni grafiche su richiesta. Esporre la generazione di grafici come uno strumento MCP migliora i flussi di lavoro di sviluppo in applicazioni che richiedono visualizzazione dinamica dei dati, presentazione degli insight e generazione di report. Il server permette ai client di richiedere facilmente grafici per analisi, dashboard e scenari di business intelligence, tutto standardizzato tramite l’interfaccia MCP.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione trovata sui template di prompt nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicitamente documentata nel repository.

Elenco degli Strumenti

• Strumento di Generazione Grafici
  Permette ai client AI di generare una vasta gamma di grafici visuali (oltre 20 tipi, ad es. barre, linee, torte, ecc.) in modo programmato utilizzando il sistema di grafici AntV. Questo strumento astrae la complessità della creazione di grafici, consentendo agli utenti di specificare tipo di grafico e dati per ricevere un output visuale renderizzato.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Visualizzazione Dati Automatizzata
  Gli sviluppatori possono automatizzare la creazione di grafici direttamente dalle pipeline di dati, consentendo una reportistica visuale rapida e standardizzata in dashboard o applicazioni di analisi.
• Integrazione Business Intelligence
  Integra la generazione di grafici negli strumenti BI, permettendo a utenti e sistemi AI di visualizzare tendenze, confronti e metriche su richiesta.
• Generazione di Report
  Inserisci grafici dinamici in report generati automaticamente, migliorando la chiarezza e l’impatto degli insight presentati agli stakeholder.
• Piattaforme Educative
  Consenti alle piattaforme di apprendimento di creare ausili visivi interattivi e illustrazioni guidate dai dati per facilitare la comprensione.
• Supporto Visualizzazione Assistenti AI
  Fornisci agli assistenti AI la capacità di generare e mostrare grafici in risposta alle richieste degli utenti, rendendo le conversazioni più informative e coinvolgenti visivamente.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Trova la sezione mcpServers.
4. Aggiungi l’AntV MCP Server utilizzando il seguente snippet JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
6. Verifica che il server sia in esecuzione dalla dashboard di Windsurf.

Claude

1. Installa Node.js se non presente.
2. Accedi al file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi l’AntV MCP Server sotto la chiave mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma che il server sia collegato.

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Apri il file delle impostazioni di Cursor.
3. Inserisci la configurazione dell’AntV MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla la disponibilità degli strumenti di grafico nella tool palette.

Cline

1. Installa Node.js se necessario.
2. Trova il file di configurazione per Cline.
3. Aggiungi la configurazione dell’AntV MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "antv-chart": {
         "command": "npx",
         "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva il file e riavvia Cline.
5. Valida la configurazione richiedendo la generazione di un grafico.

Protezione delle Chiavi API Per proteggere chiavi API e input sensibili, utilizza variabili d’ambiente. Esempio di configurazione:

{
  "mcpServers": {
    "antv-chart": {
      "command": "npx",
      "args": ["@antv/mcp-server-chart@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Sostituisci "API_KEY" con il nome effettivo della tua variabile d’ambiente.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo dell’MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo MCP server utilizzando questo formato JSON:

{
  "antv-chart": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “antv-chart” con il nome effettivo del tuo MCP server e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

L’AntV MCP Server è altamente specializzato nella generazione e visualizzazione di grafici, offrendo utilità chiara per workflow di analytics e visualizzazione. Tuttavia, la documentazione manca di dettagli su template di prompt, risorse, sampling e supporto roots. Per sviluppatori focalizzati sulla visualizzazione è uno strumento mirato e di valore, ma le funzionalità MCP più ampie non sono completamente evidenziate.

MCP Score