🚀 双子星 CSV 分析服务器文档
双子星 CSV 分析服务器是一款依托双子星 AI 技术的高效数据分析工具，能够对 CSV 文件开展多种深度分析。本文档将全面介绍该服务器的功能、安装配置方式以及使用指南。
🚀 快速开始
双子星 CSV 分析服务器能助力您对 CSV 文件进行深度分析。您可按以下步骤快速开启使用：
- 克隆代码仓库：
git clone https://github.com/your-repository.git cd mcp-csv-server - 安装依赖项：
npm install - 配置环境变量：
- 创建
.env文件，添加以下内容：GEMINI_API_KEY=你的双子星API密钥 PLOTLY_USERNAME=你的Plotly用户名 PLOTLY_API_KEY=你的Plotly API密钥
- 创建
- 启动服务器：
npm run start
✨ 主要特性
核心功能
- CSV 数据解析：支持对标准 CSV 格式文件进行快速解析与处理。
- 统计分析：
- 基础统计：涵盖均值、中位数、标准差等基本统计指标。
- 高级统计：支持分布分析、偏度、峰态等深度统计。
- 数据质量评估：自动检测并报告数据中的缺失值、重复值和异常值。
- 可视化生成：支持自动生成并输出多种图表类型（柱状图、折线图、散点图等）。
- 业务洞察：基于双子星 AI 的深度学习能力，自动识别数据中的潜在关联和趋势。
分析模式
- 基础分析：提供基本统计信息、数据质量报告和初步的可视化图表。
- 详细分析：包含高级统计指标、异常检测、特征重要性分析等深度内容。
📦 安装指南
环境要求
- 操作系统：支持 Linux、Windows 和 macOS。
- 内存：建议 4GB 及以上，以应对大规模数据处理。
- 网络：需要访问双子星 API 和 Plotly 服务。
安装步骤
- 克隆代码仓库：
git clone https://github.com/your-repository.git cd mcp-csv-server - 安装依赖项：
npm install - 配置环境变量：
- 创建
.env文件，添加以下内容：GEMINI_API_KEY=你的双子星API密钥 PLOTLY_USERNAME=你的Plotly用户名 PLOTLY_API_KEY=你的Plotly API密钥
- 创建
- 启动服务器：
npm run start
💻 使用示例
数据分析工具接口
参数定义
interface AnalyzeCSVParams {
csvPath: string; // CSV 文件路径
outputDir?: string; // 可选输出目录
analysisType?: 'basic' | 'detailed'; // 分析类型
}
基础用法
# 基础分析
analyzeCSV(csvFile.csv, 'basic');
高级用法
# 详细分析
analyzeCSV(csvFile.csv, 'detailed', './output');
数据可视化工具接口
参数定义
interface VisualizeDataParams {
csvPath: string; // CSV 文件路径
outputDir?: string; // 可选输出目录
visualizationType?: 'basic' | 'advanced' | 'custom'; // 可视化类型
columns?: string[]; // 需要可视化的列
chartTypes?: ('scatter' | 'line' | 'bar' | 'histogram' | 'box' | 'heatmap')[]; // 图表类型
customConfig?: Record<string, any>; // 自定义配置
}
基础用法
# 基础可视化
visualizeData(csvFile.csv);
高级用法
# 高级可视化
visualizeData(csvFile.csv, './graphs', 'advanced', ['column1', 'column2'], ['scatter', 'line']);
智能分析工具接口
参数定义
interface GenerateThinkingParams {
prompt: string; // 分析提示语
outputDir?: string; // 可选输出目录
}
📚 详细文档
注意事项
⚠️ 重要提示
- 单个文件最大支持取决于系统内存，建议分批处理大规模数据。
- 避免短时间内频繁调用双子星 API，以免触发速率限制。
- 确保 CSV 文件和 API 密钥的安全性，避免未授权访问。
常见问题
- 如何获取双子星 API 密钥？：请访问双子星官网注册并获取开发者密钥。
- 可视化图表无法生成怎么办？：检查 Plotly 账号是否有效，并确保网络连接正常。
- 分析结果不准确的原因是什么？：可能是数据预处理不足或模型参数设置不当，请根据具体情况进行调整。
附录
命令行工具
- 启动服务器：
npm run start - 执行测试：
npm test
示例代码
const { analyzeCSV, visualizeData } = require('./index');
// 进行基础分析
analyzeCSV('data.csv', 'basic').then(console.log);
// 生成可视化图表
visualizeData('data.csv', './charts', 'custom', ['x', 'y'], ['scatter']);
如需进一步支持，请联系我们的技术支持团队。