mcp-data-explorer
Allows LLMs to explore CSV datasets through statistics without loading raw data, offering tools for dataset inspection, column description, and filtered queries while enforcing safety by restricting file access to a specified directory.
README
mcp-data-explorer
Servidor MCP que permite a um LLM explorar datasets CSV via estatísticas, sem carregar os dados brutos no contexto.
Tools
| Tool | Retorna |
|---|---|
inspect_dataset |
Linhas, colunas, tipo inferido e % de ausentes |
describe_column |
Média, desvio, quartis e outliers (IQR), ou top categorias |
query_dataset |
Estatísticas de um subconjunto filtrado, não as linhas |
Instalação
git clone https://github.com/Paul0Anselmi/mcp-data-explorer.git
cd mcp-data-explorer
npm install && npm run build
Node 20+.
Uso
Testar com o MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
Conectar a um cliente MCP:
{
"mcpServers": {
"data-explorer": {
"command": "node",
"args": ["/caminho/absoluto/build/index.js"],
"env": { "MCP_DATA_DIR": "/caminho/para/seus/csvs" }
}
}
}
Segurança
O servidor só lê arquivos dentro do diretório definido em MCP_DATA_DIR (padrão: ./data), recusa extensões diferentes de .csv e limita o tamanho a 100 MB.
Isso existe porque o caminho do arquivo é escolhido pelo modelo, não pelo usuário — e o modelo pode ser influenciado pelo conteúdo que está lendo. Sem essa restrição, instalar o servidor equivaleria a dar acesso de leitura ao disco inteiro. Quem instala define o escopo; o modelo não pode ampliá-lo.
Decisões de implementação
- Quantis por interpolação linear (tipo 7) — mesma definição de R, NumPy e pandas
- Variância com denominador n−1 — correção de Bessel, estimador não viesado para amostras
- Inferência de tipo com limiar de 90% — tolera células "N/A" sem reclassificar a coluna inteira
- Retorno sempre truncado — top N categorias e outliers por amostra; devolver tudo reintroduziria o problema que o projeto resolve
- Erros estruturados — coluna inexistente retorna a lista de colunas disponíveis, permitindo que o modelo se corrija sozinho
Roadmap
Streaming para arquivos grandes · amostragem com intervalo de confiança · aviso de baixa confiabilidade para n pequeno · histograma, assimetria e curtose · correlação (Pearson/Spearman) · testes de hipótese · Parquet · testes automatizados · transporte HTTP para uso remoto
Licença
MIT
Recommended Servers
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Using MCP to run code via e2b.
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This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.