🚀 InsightFlow 洞察流
InsightFlow 是一款高级分析平台，它将实时数据处理与基于 AI 的洞察相结合，并采用了模型上下文协议 (MCP)。该平台能够与 Claude AI 实现无缝集成，为智能数据分析和决策支持提供有力帮助。
🚀 快速开始
本地运行
- 启动服务器：
python app/main.py
- 访问 API 文档：
http://localhost:8000/docs
✨ 主要特性
- MCP 集成：全面支持模型上下文协议，实现高级 AI 功能。
- 实时分析：可实时处理和分析数据流。
- AI 驱动的见解：借助 Claude AI 开展智能数据分析。
- 灵活的数据处理：支持多种数据源和格式。
- RESTful 和 WebSocket API：提供全面的 API 支持，满足各种集成需求。
📦 安装指南
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/yourusername/insightflow.git
cd insightflow
- 创建并激活虚拟环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate # 在 Windows 上：venv\Scripts\activate
- 安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
- 配置环境：
cp config/config.example.yaml config/config.yaml
# 使用 config.yaml 编辑您的设置
- 设置环境变量：
cp .env.example .env
# 编辑 .env 以获取您的凭证
📚 详细文档
REST API 端点
GET /tools- 列出可用的 MCP 工具。POST /tool/{tool_name}- 执行特定工具。WS /ws- 实时通信 WebSocket 端点。
MCP 工具
- 数据解析
- 使用可配置指标分析数据集。
- 生成统计见解。
- 支持时间序列分析。
- 查询数据
- 具备弹性数据查询功能。
- 可过滤和聚合数据。
- 支持将结果导出到多种格式。
- 生成见解
- 基于 AI 进行数据分析。
- 识别数据关联和趋势。
- 自动生成可视化图表。
配置示例
YAML 样例
# MCP 配置示例
my_config:
host: "localhost"
port: 8080
🔧 技术细节
技术栈
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 后端 | Python 3.9+, FastAPI |
| AI 集成 | Anthropic Claude API |
| 数据处理 | Pandas, NumPy |
| 数据库 | SQLAlchemy（支持多种数据库） |
| API | REST + WebSocket |
| 协议 | 模型上下文协议 (MCP) |
先决条件
- Python 3.9 或更高版本。
- Anthropic API 密钥。
- Redis（用于缓存和消息队列）。
开发信息
- 项目结构：查看
docs/获取更多信息。 - 问题反馈：提交到 GitHub Issues。
- 社区讨论：参与 Discussions。
📄 许可证
项目遵循 MIT 许可证，详情请查看 LICENSE 文件。
鸣谢
感谢您选择 InsightFlow 进行数据分析和决策支持！