VegaLite MCP Server

Cosa fa il server MCP “VegaLite”?

Il VegaLite MCP Server è un’implementazione server del Model Context Protocol (MCP) che offre ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) un’interfaccia per la visualizzazione dei dati tramite sintassi Vega-Lite. Collegandosi a questo server, assistenti AI e applicazioni possono delegare operazioni come il salvataggio di dati tabellari e la generazione di visualizzazioni (grafici, diagrammi, ecc.) definite tramite specifiche Vega-Lite. Questo migliora i flussi di lavoro degli sviluppatori consentendo una visualizzazione programmabile dei dati, permettendo agli LLM sia di gestire set di dati che di produrre output visivi personalizzati, fondamentali per analisi dati, reporting e ricerca. Il server supporta la restituzione sia della specifica Vega-Lite completa con i dati allegati (in modalità testo) sia di un’immagine PNG codificata in base64 della visualizzazione (in modalità immagine), rendendolo flessibile per diversi scenari di integrazione.

Elenco dei prompt

Nessun template di prompt è elencato nel repository.

Elenco delle risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository.

Elenco degli strumenti

• save_data
  • Salva una tabella di aggregazioni di dati sul server per una successiva visualizzazione.
  • Input:
    • name (stringa): Nome della tabella dati da salvare.
    • data (array): Array di oggetti rappresentanti la tabella dati.
  • Restituisce: Messaggio di conferma.
• visualize_data
  • Visualizza una tabella di dati usando la sintassi Vega-Lite.
  • Input:
    • data_name (stringa): Nome della tabella dati da visualizzare.
    • vegalite_specification (stringa): Stringa JSON che rappresenta la specifica Vega-Lite.
  • Restituisce: Se --output_type è impostato su text, restituisce la specifica Vega-Lite completa con i dati; se impostato su png, restituisce un’immagine PNG codificata in base64.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Analisi e visualizzazione dei dati
  • Sviluppatori e data scientist possono caricare set di dati e generare visualizzazioni personalizzate (es. grafici a barre, scatter plot) in modo programmabile tramite specifiche Vega-Lite.
• Reportistica automatizzata
  • Gli LLM possono generare e visualizzare report automaticamente salvando dati e producendo grafici per business intelligence o scopi di ricerca.
• Esplorazione interattiva dei dati
  • Consente l’esplorazione iterativa salvando nuove tabelle dati e visualizzandole su richiesta, ottimizzando il flusso di lavoro per progetti guidati dai dati.
• Strumenti didattici
  • Può essere integrato in piattaforme educative per consentire a studenti o utenti di visualizzare set di dati e imparare in modo interattivo i principi della visualizzazione dati.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf è elencata nel repository.

Claude

1. Apri il tuo claude_desktop_config.json.
2. Individua l’oggetto mcpServers.
3. Aggiungi il VegaLite MCP Server usando il seguente snippet JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "datavis": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolute/path/to/mcp-datavis-server",
           "run",
           "mcp_server_datavis",
           "--output_type",
           "png" // oppure "text"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Salva il file di configurazione.
5. Riavvia Claude Desktop e verifica che il server sia in esecuzione.

Sicurezza delle API Key

Nessuna istruzione o esempio specifico sulla sicurezza delle API key è fornito nel repository.

Cursor

Nessuna istruzione di configurazione per Cursor è elencata nel repository.

Cline

Nessuna istruzione di configurazione per Cline è elencata nel repository.

Come usare questo MCP nei flussi

Uso dell’MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow 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 server MCP usando questo formato JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “MCP-name” con il vero nome del tuo server MCP (es. “vegalite”, “data-vis”, ecc.) e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

Sulla base delle tabelle sopra, il VegaLite MCP Server è mirato e ben documentato in termini di strumenti e panoramica, ma manca di informazioni su prompt, risorse e configurazione della sicurezza, limitando il suo punteggio di integrazione pronta all’uso.

La nostra opinione

L’MCP VegaLite server è semplice, con un’interfaccia chiara per la visualizzazione dei dati tramite LLM. Tuttavia, l’assenza di template di prompt, risorse e linee guida per la sicurezza ne riduce l’usabilità per scenari più avanzati o di produzione. Il suo valore principale risiede negli strumenti funzionali per il salvataggio e la visualizzazione dei dati, ma la completezza e l’estensibilità complessive sono limitate.

Valutazione: 5/10

MCP Score