FOCUS DATA MCP Server

Servidor MCP FOCUS DATA [中文]

Un servidor del Model Context Protocol (MCP) que permite a los asistentes de inteligencia artificial consultar resultados de datos directamente. Los usuarios pueden obtener resultados de datos de DataFocus utilizando lenguaje natural.

Características

• Regístrese en DataFocus para abrir un espacio de aplicación e importe (conecte directamente) las tablas de datos que desea analizar.
• Seleccione el diálogo de inicialización de la tabla de datos de DataFocus
• Resultados de obtención de datos en lenguaje natural

Requisitos previos

• jdk 23 o superior. Descargar jdk
• gradle 8.12 o superior. Descargar gradle
• Regístrese en Datafocus para obtener el bearer token:
  1. Cree una cuenta en Datafocus
  2. Cree una aplicación
  3. Ingrese a la aplicación
  4. Administrador -> Autenticación de interfaz -> Bearer Token -> Nuevo Bearer Token

Instalación

1. Clone este repositorio:

git clone https://github.com/FocusSearch/focus_mcp_data.git
cd focus_mcp_data

2. Compile 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. tableList

Obtenga la lista de tablas en datafocus.

Parámetros:

• name (opcional): nombre de la tabla para filtrar
• bearer (obligatorio): bearer token

Ejemplo:

{
  "name": "test",
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

2. gptText2DataInit

Inicialice el diálogo.

Parámetros:

• names (obligatorio): nombres de tablas seleccionadas
• bearer (obligatorio): bearer token
• language (opcional): idioma ['english','chinese']

Ejemplo:

{
  "names": [
    "test1",
    "test2"
  ],
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

3. gptText2DataData

Consulte los resultados de datos.

Parámetros:

• chatId (obligatorio): ID de chat
• input (obligatorio): lenguaje natural
• bearer (obligatorio): bearer token

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 Visual Studio Code Cline

1. Instale el plugin cline en vsCode
2. Configuración del servidor mcp
3. Uso
   1. Obtenga la lista de tablas
   2. Inicialice el diálogo
   3. Consulta: ¿cuál es la suma de salarios?

Contacto：

https://discord.gg/mFa3yeq9