当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力,MCP 方案的出现,使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据,为 AI 应用提供了连接万物的接口,解决了数据获取的问题。
简单来讲,MCP 有以下作用:
在 AI 应用平台中,很重要的概念就是 Tool / 服务,其中数据可视化在数据可视化、展现上就是很重要的一个 Tool, 所以,我们计划 基于 AntV 实现一套 AI 可视化插件,以及 MCP 服务能力,在百宝箱、Dify 上应用。
目标:基于面向 AI 消费的 GPT-Vis 可视化组件库,通过 MCP 服务能力实现一套高效出图的 AI 可视化插件, 在各大 AI 应用开发平台(dify、百宝箱)落地。
相关涉及的内容:
MCP Tools 是 Model Context Protocol 的核心组件,允许服务端向客户端暴露可执行功能模块。通过 Tools,LLMs 可实现:执行系统级操作(文件管理/命令执行);集成第三方 API(GitHub/邮件服务/天气);处理结构化数据(CSV分析/数据库查询)等。
具体实现方式请参考官网: https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/tools。
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
启动之后,就可以看到调试界面了。
在 Cline 中增加如下配置接入即可。
{
"mcpServers": {
"mcp-server-chart": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@antv/mcp-server-chart"
]
}
}
}
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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