MCP Server for table data (CSS)

Claude Desktop用のMCP Serverで、長大なCSVファイルの分析を支援するためのツールを提供します。

大雑把な使い方

https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server のPython verが動く状態にする

1. csvフォルダに分析したいCSVファイルを入れる。ここにあるものだけが利用される
2. claude_desktop_config.json のmcp serverの名前をデータに応じてそれっぽく変更し、パスを絶対パスにする。Claude Desktopの設定ファイルとしてしかるべき場所に配置する
3. Claude Desktopを起動する
4. （任意）dbの場合はtable_info.txtというファイルが作られ、ここを直接編集することで使われないテーブルやカラムを設定できる

概要

このプロジェクトには2つの異なるサーバー実装が含まれています：

1. server_pandas.py - CSVファイルをPandas DataFrameとして直接メモリ上で操作します
2. server_db.py - CSVファイルをSQLiteデータベースに読み込み、SQLクエリで操作します

必要条件

• Python 3.10以上
• 必要なパッケージ（pyproject.tomlに記載）

インストール方法

# 依存関係のインストール
pip3 install -e .

SQLiteは標準でPythonに組み込まれているため、別途インストールする必要はありません。

使用方法

Pandas版サーバーの起動

python server_pandas.py

SQLite版サーバーの起動

python server_db.py

サーバー起動時に、./csv/ディレクトリ内のCSVファイルが自動的に読み込まれます。

機能

Pandas版 (server_pandas.py)

1. get_dataframe_names() - 利用可能なPandas DataFrameの一覧を取得
2. get_detailed_column_info(df_name) - 指定したDataFrameのカラム情報と統計情報を取得
3. select_dataframe(df_name, df_query, columns) - 指定したDataFrameに対してクエリを実行し、結果を取得

SQLite版 (server_db.py)

1. get_table_names() - データベース内のテーブル一覧を取得
2. get_table_schema(table_name) - 指定したテーブルのスキーマ情報を取得
3. execute_sql_query(sql_query) - SELECTクエリを実行して結果を取得（最大10行）

注意事項

• SQLite版は冪等性を確保するため、サーバー起動時に毎回テーブルを新規作成します
• セキュリティ上の理由から、SQLite版ではSELECTクエリのみ実行可能です
• 結果表示は最大10行に制限されています

データセット

./csv/ディレクトリにCSVファイルを配置。Pandas Dataframeで特に設定しないで読み込めるものであればなんでもOk