FOCUS DATA MCP Server

Servidor FOCUS DATA MCP [中文]

Um servidor Model Context Protocol (MCP) que permite que assistentes de inteligência artificial consultem resultados de dados diretamente. Os usuários podem obter resultados de dados do DataFocus usando linguagem natural.

Recursos

• Registre-se no DataFocus para abrir um espaço de aplicação e importe (conecte diretamente) as tabelas de dados a serem analisadas.
• Selecione o diálogo de inicialização da tabela de dados do Datafocus
• Resultados de obtenção de dados em linguagem natural

Pré-requisitos

• jdk 23 ou superior. Baixe o jdk
• gradle 8.12 ou superior. Baixe o gradle
• Registre-se no Datafocus para obter o bearer token:
  1. Registre uma conta no Datafocus
  2. Crie um aplicativo
  3. Entre no aplicativo
  4. Admin -> Autenticação de interface -> Bearer Token -> Novo Bearer Token

Instalação

1. Clone este repositório:

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

2. Compile o servidor:

gradle clean
gradle bootJar

The jar path: build/libs/focus_mcp_data.jar

Configuração do MCP

Adicione o servidor ao seu arquivo de configurações do MCP (geralmente localizado em ~/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"
      ]
    }
  }
}

Ferramentas Disponíveis

1. tableList

Obter a lista de tabelas no datafocus.

Parâmetros:

• name (opcional): nome da tabela para filtrar
• bearer (obrigatório): bearer token

Exemplo:

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

2. gptText2DataInit

Inicializar diálogo.

Parâmetros:

• names (obrigatório): nomes das tabelas selecionadas
• bearer (obrigatório): bearer token
• language (opcional): idioma ['english','chinese']

Exemplo:

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

3. gptText2DataData

Consultar resultados de dados.

Parâmetros:

• chatId (obrigatório): id do chat
• input (obrigatório): linguagem natural
• bearer (obrigatório): bearer token

Exemplo:

{
  "chatId": "03975af5de4b4562938a985403f206d4",
  "input": "max(age)",
  "bearer": "ZTllYzAzZjM2YzA3NDA0ZGE3ZjguNDJhNDjNGU4NzkyYjY1OTY0YzUxYWU5NmU="
}

Formato de Resposta

Todas as ferramentas retornam respostas no seguinte formato:

{
  "errCode": 0,
  "exception": "",
  "msgParams": null,
  "promptMsg": null,
  "success": true,
  "data": {
  }
}

Exemplo com Visual Studio Code Cline

1. Instale o plugin cline no vsCode
2. Configuração do servidor mcp
3. Uso
   1. Obter lista de tabelas
   2. Inicializar diálogo
   3. Consulta: qual é a soma dos salários

Contato：

https://discord.gg/mFa3yeq9