◈ Datyra MCP — Mediador de Contexto IA

Autor: Nakano-04 — Mercenary Company “Mercenario del rojo” · Software Engineer (Cybersecurity · AI · Systems · ERP) · Building security tools, AI systems, ERP modules & research · ✉️ nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04

Orquestador inteligente + MCP Server real universal que entiende lenguaje natural y enruta automáticamente: Python · R · SQL · Spark · Jupyter · Power BI · Tableau — compatible con toda IA que hable MCP.

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1. ¿Qué es?

Mediador CLI + HTML MOD + MCP Server que analiza cualquier archivo en Recursos/ sin código. Tú dices:

"analiza las ventas"
"genera dashboard con gráficos"
"predice moroso con machine learning"
"haz analisis estadistico correlacion"

Para humanos → CLI. Para IAs → MCP tools (Claude, Devin, Codex, opencode, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, ChatGPT y cualquier otra con MCP — protocolo abierto).

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2. MCP Server — 10 herramientas (universal)

mcp_server.py (FastMCP, stdio + http) expone ciclo 1-6 completo — universal para toda IA:

Herramienta	Descripción	Ejemplo
analyze_data	Lenguaje natural → motor correcto	analiza ciberseguridad
list_datasets	Inventario Recursos/	—
run_statistics	Pearson/Spearman/Shapiro/IQR	correlacion monto vs score
train_model	RF regresión/clasificación + KMeans	predice moroso
generate_dashboard	4 PNGs MOD 180dpi + HTML	dashboard mineria
batch_process	Todos los CSVs batch	todos batch
profile_data	Preview + describe	finanzas_masivo.csv
query_sql	SQL sobre sqlite/duckdb	SELECT region, SUM(ingreso)...
get_tool_status	Motores disponibles	—
author_info	Info Nakano-04 / Mercenary Company	—

Beneficios universales (cualquier IA con MCP):

• Devin: análisis directo, reportes en workflow, logs/métricas auto
• Claude: stats complejos, dashboards, Spark masivo
• Codex/opencode/Cursor/Windsurf/Copilot: sugerencias por patrones, autocompletado, genera código DS
• Gemini/ChatGPT/otras: mismo mcp.json — protocolo estándar, no vendor lock-in

Configuración universal

Cualquier IA con MCP — Claude Desktop, opencode, Cursor, Windsurf, VS Code, Windsurf, Copilot, Gemini CLI, etc. (%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json / mcp.json / .cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "datyra-mcp": {
      "command": "py",
      "args": ["C:/ruta/a/Mediador-Analisis-de-Datos/mcp_server.py"]
    }
  }
}

Ver mcp.json y .opencode.json.example incluidos.

py mcp_server.py              # stdio (Claude/opencode)
py -m mcp dev mcp_server.py   # inspector

Extra: profile_data + query_sql + get_tool_status como características plus.

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3. Demo visual

CLI con Rich: tablas cyan/magenta, panels, spinner dots12. Informe HTML MOD salida/informe_*.html: header gradiente #0a0e14→#1a1033, badges neon, galería base64. Gráficos MOD visual_motor.py: histograma KDE, barras horizontales, heatmap anotado, serie temporal — 180dpi, seaborn, fondo #151a23, paleta neon.

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4. Arquitectura

mediador_ia.py → mediador/nucleo.py → clasificar() → MOTOR_POR_CLAVE → motor.ejecutar() → informe.py → HTML+TXT
mcp_server.py  →  FastMCP 9 tools  →  nucleo/contexto  (mismo core)

motores/: python_motor (1-6), r_motor, sql_motor, spark_motor, jupyter_motor, visual_motor MOD
contexto.py: rglob Recursos/, tipos, filas
herramientas.py: detección binarios
estilos.py: PALETA_MOD, CSS_MOD

Clasificación nucleo.py:22 por keywords + ORDEN_PRECEDENCIA: ml > big_data > sql > jupyter > visual > estadistica > r > python.

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5. Instalación

5.1 Requisitos

Python 3.10+ + pip

5.2 Instalación base (CLI)

cd Mediador-Analisis-de-Datos
py -m venv .venv; .venv\Scripts\activate  # Windows
# Linux/Mac: python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-extra.txt  # opcional: jupyter/pyspark
py mediador_ia.py -t; py mediador_ia.py -l
py mediador_ia.py "analiza las ventas"  # test rapido

requirements.txt: pandas, openpyxl, matplotlib, seaborn, scipy, scikit-learn, rich, jinja2, mcp, anyio, httpx, uvicorn, starlette

5.3 Instalación con opencode (MCP)

npm install -g opencode-ai@latest
opencode --version  # verificar 1.18.22+

Configurar MCP — crea opencode.json en tu proyecto o global ~/.config/opencode/opencode.jsonc:

{
  "mcp": {
    "datyra-mcp": {
      "type": "local",
      "command": ["py", "C:/ruta/a/Mediador-Analisis-de-Datos/mcp_server.py"],
      "enabled": true
    }
  }
}

Ver .opencode.json.example y mcp.json incluidos. Luego:

opencode mcp list  # debe salir ✓ datyra-mcp connected

Solo sesion: crea opencode.json solo en C:\ruta\proyecto\opencode.json y borralo al terminar.

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6. Uso

6.1 CLI directo

py mediador_ia.py "analiza las ventas"
py mediador_ia.py "genera dashboard de mineria con graficos"
py mediador_ia.py "predice moroso con machine learning en finanzas"
py mediador_ia.py "analisis estadistico correlacion"
py mediador_ia.py "analiza todos batch"  # batch todos los CSVs
py mediador_ia.py                        # REPL: -l, -t, !cmd, salir
# flags: -l lista datasets, -t test motores, -o salida/, -v verbose

6.2 Con opencode (MCP vivo)

opencode                          # abre TUI
# dentro de opencode escribe:
"analiza finanzas_masivo 20k filas: limpia IQR/nulos, EDA skew+Pearson, RF150 moroso, dashboard 4 graficos"
# o headless:
opencode run "analiza ventas con dashboard 4 graficos"

Flujo MCP: opencode → datyra-mcp → nucleo.clasificar() → MOTOR_POR_CLAVE → visual_motor MOD → salida/informe_*.html Luego abre salida/informe_*.html en Edge/Chrome (--app sin tabs) y salida/*.png 180dpi.

6.3 Herramientas MCP (desde cualquier IA)

analyze_data, list_datasets, run_statistics, train_model, generate_dashboard, batch_process, profile_data, query_sql, get_tool_status, author_info

7. Datasets masivos incluidos (test)

Dataset	Filas	Archivo
Minería	15k	Recursos/mineria_masivo.csv
Ciberseguridad	20k	Recursos/ciberseguridad_masivo.csv
Finanzas	20k	Recursos/finanzas_masivo.csv
Ventas	25	Recursos/ventas_ejemplo.csv

Formatos soportados: csv/tsv/csv.gz, xlsx/xls, json, parquet, db/sqlite/duckdb, ipynb, pbix, twb/twbx, r/rds, sql, pkl. Prioridad csv>excel>parquet>json o match por nombre.

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8. Motores

Python (1-6): duplicados, nulos %, IQR, skew, train_test_split, RF 150 MAE/RMSE/R2/CV, KMeans k=3/4/5, Pearson/Spearman/Shapiro. Visual MOD: KDE, barras h, heatmap, serie temporal. R: dplyr, summary, cor, shapiro, kmeans. SQL/Spark/Jupyter/PBI/Tableau: detectan binario o fallback.

9. Salida salida/

analisis_*.py, graficos_*.py, *.png (180dpi), informe_*.txt, informe_*.html (dark, base64)

10. Ciencia de Datos 1-6 (sin transversal)

Etapa	Cubierto
1 Definición	Clasificación automática
2 Recopilación	Inventario multi-formato
3 Limpieza	duplicados, nulos, IQR, datetime
4 EDA	describe+skew+cor+4 gráficos MOD
5 Modelado	RF+KMeans+Pearson/Spearman/Shapiro
6 Evaluación	métricas, train/test, HTML

Sin bloque transversal (gobernanza/ética) a petición.

11. Roadmap

• [x] CLI Rich + HTML MOD + 180dpi
• [x] Limpieza IQR + ML evaluado + KMeans + Shapiro
• [x] Batch + MCP Server 10 tools
• [x] Demo GIF 35s vivo opencode + docs
• [ ] Streamlit drag&drop
• [ ] ARIMA/Prophet

12. Autor

Nakano-04 — Mercenary Company “Mercenario del rojo” Software Engineer (Cybersecurity · AI · Systems · ERP) Building security tools, AI systems, ERP modules & research 📧 nakano.04.2025@gmail.com · 🔗 https://github.com/Nakano-04

13. Licencia

Apache 2.0 — ver LICENSE.

Hecho con pandas · seaborn · rich · jinja2 · mcp estilo MOD dark — Datyra MCP by Nakano-04.