Для чего этот сервер?

Сервер превращает CSV или Excel файлы в готовые интерактивные HTML-дашборды с графиками, таблицами и умной аналитикой. Никакой ручной настройки или программирования — достаточно указать путь к файлу, и AI-ассистент сразу создаст визуализацию. Это упрощает работу аналитиков и разработчиков, которым нужно быстро понять данные без возни с инструментами визуализации.

Каталог MCP
Ratnaditya-J/csvglow

Ratnaditya-J/csvglow

от ratnaditya-j

MCP инструмент csvglow создает интерактивные дашборды для аналитики данных из CSV/Excel. Автоматически строит графики, выявляет корреляции и умные выводы. Запускается одной командой без конфигураци...

Github NPM Сайт сервера

README

Инструменты и схема сервера

Версии

Установить сервер

csvglow

Generate beautiful, interactive HTML dashboards from CSV/Excel files. One command, zero config.

csvglow sales.csv

Opens a self-contained HTML dashboard in your browser with auto-detected charts, smart multi-column insights, correlations, and a sortable data table. Dark gradient theme. Copy any chart to your clipboard.

Install

pip install csvglow

Or via npx (no install needed):

npx csvglow data.csv

Usage

csvglow data.csv                    # CSV to dashboard, opens in browser
csvglow report.xlsx                 # Excel works too
csvglow data.csv -o dashboard.html  # Custom output path
csvglow data.csv --no-open          # Don't auto-open browser

What it generates

Smart findings — multi-column narrative analysis that cross-references metrics to surface contradictions, efficiency gaps, and top/underperformers
Histograms for every numeric column with mean, median, std, quartiles, and outlier counts
Bar charts for categorical columns
Cross analysis — automatic categorical x numeric crosstabs with overall mean lines
Time series line charts with area fill for date columns
Correlation heatmap between numeric columns
Scatter plots for highly correlated pairs (|r| > 0.7)
Sortable, filterable data table (first 1000 rows)
Copy button on each chart for pasting into slides

Часто задаваемые вопросы

У этого сервера пока нет списка инструментов.

0.1.0основная

01.03.2026

Выберите клиент, чтобы установить Ratnaditya-J/csvglow:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "csvglow",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "csvglow",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "csvglow",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"csvglow\",\"--mcp\"]}"

Claude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "csvglow",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

Claude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor -- npx -y csvglow --mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor "{\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"csvglow\",\"--mcp\"]}"

Codex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor -- npx -y csvglow --mcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor]
command = "npx"
args = ["-y", "csvglow", "--mcp"]

Perplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
В поле Server Name укажите Ratnaditya-J/csvglow, а в поле команды запуска — строку ниже:

npx -y csvglow --mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

Windsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "csvglow",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

Cline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "csvglow",
        "--mcp"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "csvglow"
      - "--mcp"

Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "ratnaditya-j-csvglow-y4in6ktlor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "csvglow",
        "--mcp"
      ]
    }
  }
}

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "csvglow",
    "--mcp"
  ]
}

Нужен npx

Сервер запускается через npx
Без него ничего работать не будет.

Как установить npx

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #196
Звезд на Github: 14
Форков на Github: 0
Загрузок: 329
Язык реализации: Python
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 19.10 в 09:02
Идентификатор: rMXoj6ApRxRU0xFP
Категории: Визуализация данных

Похожие MCP-сервера

nteract/semiotic

от nteract

Semiotic создаёт графики, сетевые схемы и интерактивные дашборды прямо из описания. Находит ошибки в коде и предлагает исправления.

KyuRish/mcp-dashboards

от kyurish

MCP Dashboards превращает текстовые данные в интерактивные графики и дашборды прямо в диалоге с AI. Сервер включает 31 инструмент: от круговых диаграмм до геокарт и KPI-виджетов. Полезен аналитикам и менеджерам – визуализация без переключения контекста. Встроенные темы, экспорт в PNG, PPT, A4.

marzukia/charted

от marzukia

MCP сервер charted - лёгкий инструмент для создания 15 типов графиков (SVG/PNG) без внешних зависимостей. Запускается одной командой, идеален для AI-агентов и Python-проектов, готов к интеграции с ...

isaacwasserman/mcp-vegalite-server

от isaacwasserman

MCP-сервер для визуализации данных: через LLM можно сохранять таблицы и строить графики на Vega-Lite. Полезен аналитикам и разработчикам, автоматизирующим построение визуализаций.

antv/mcp-server-chart

официальный

от antvis

MCP-сервер на базе AntV, который через инструменты модели создаёт более 26 видов графиков и карт. Интегрируется с Claude, VSCode и другими AI-клиентами, полезен для визуализации данных и анализа пр...

embeddedlayers/mcp-analytics

от embeddedlayers

MCP сервер для adhoc анализа данных: загрузите CSV или подключите Shopify/Stripe/GA4, задайте вопрос — агенты построят кастомный модуль с интерактивным отчетом и AI-выводами. Модуль можно перезапускать на свежих данных. Для аналитиков и бизнеса.