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securityA
license-
qualityEnables LLMs to interact with Dify AI's chat completion API, including conversation context support and a restaurant recommendation tool.
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10
MIT License
Servidor MCP de FOCUS DATA [中文]
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) permite a los asistentes de inteligencia artificial consultar directamente los resultados de los datos. Los usuarios pueden obtener los resultados de DataFocus mediante lenguaje natural.
Características
Regístrese en DataFocus para abrir un espacio de aplicación e importar (conectarse directamente a) las tablas de datos que se van a analizar.
Seleccione el cuadro de diálogo de inicialización de la tabla de datos de Datafocus
Resultados de adquisición de datos en lenguaje natural
Prerrequisitos
jdk 23 o superior. Descargar jdk
Gradle 8.12 o superior. Descargar Gradle.
Registre Datafocus para obtener el token portador:
Registrar una cuenta en Datafocus
Crear una aplicación
Ingresar a la aplicación
Administrador -> Autenticación de interfaz -> Token de portador -> Nuevo token de portador
Instalación
Clonar este repositorio:
git clone https://github.com/FocusSearch/focus_mcp_data.git
cd focus_mcp_data
Construir el servidor:
gradle clean
gradle bootJar
The jar path: build/libs/focus_mcp_data.jar
Configuración de MCP
Agregue el servidor a su archivo de configuración de MCP (generalmente ubicado en ~/AppData/Roaming/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json ):
{
"mcpServers": {
"focus_mcp_data": {
"command": "java",
"args": [
"-jar",
"path/to/focus_mcp_data/focus_mcp_data.jar"
],
"autoApprove": [
"tableList",
"gptText2DataInit",
"gptText2DataData"
]
}
}
}
Herramientas disponibles
1. lista de tablas
Obtener la lista de tablas en datafocus.
Parámetros:
name(opcional): nombre de la tabla a filtrarbearer(obligatorio): token de portador
Ejemplo:
{
"name": "test",
"bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}
2. gptText2DataInit
Inicializar diálogo.
Parámetros:
names(obligatorio): nombres de tablas seleccionadasbearer(obligatorio): token de portadorlanguage(opcional): idioma ['inglés','chino']
Ejemplo:
{
"names": [
"test1",
"test2"
],
"bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}
3. gptText2DataData
Resultados de la consulta de datos.
Parámetros:
chatId(obligatorio): ID del chatinput(obligatoria): lenguaje naturalbearer(obligatorio): token de portador
Ejemplo:
{
"chatId": "03975af5de4b4562938a985403f206d4",
"input": "max(age)",
"bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}
Formato de respuesta
Todas las herramientas devuelven respuestas en el siguiente formato:
{
"errCode": 0,
"exception": "",
"msgParams": null,
"promptMsg": null,
"success": true,
"data": {
}
}
Ejemplo de Cline de Visual Studio Code
vsCode instala el complemento cline
configuración del servidor mcp
usar
obtener la lista de tablas
Inicializar diálogo
consulta:cual es el salario total
Contacto:
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
El complemento de consulta de datos inteligente de DataFocus que admite conversaciones de varias rondas proporciona capacidades ChatBI listas para usar.
- Características
- Prerrequisitos
- Instalación
- Configuración de MCP
- Herramientas disponibles
- Formato de respuesta
- Ejemplo de Cline de Visual Studio Code
- Contacto:
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