このMCPサーバーは、データ分析のワークフローを促進するために、KaggleをAPIを介して操作し、データセットを検索、データセットをダウンロード、およびEDAノートブックのプロンプトを生成します。
追加日：
作成者：
Apr 23 2025
このMCPサーバーは、データ分析のワークフローを促進するために、KaggleをAPIを介して操作し、データセットを検索、データセットをダウンロード、およびEDAノートブックのプロンプトを生成します。
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Apr 23 2025
Mikael
フィーチャー
Kaggle MCP (Model Context Protocol) Serverとは？
Kaggle MCPサーバーは、Kaggleデータセットとのやり取りをスムーズにするために構築された専門的なプラットフォームです。これは、キーワードに基づいてデータセットを検索し、選択したデータセットをダウンロードし、探索的データ分析（EDA）ノートブックの作成に必要なプロンプトを自動的に生成することを可能にします。fastmcpライブラリを使用して、RESTful APIを介してこれらの機能を提供し、自動化されたデータ分析と研究のためにAIエージェントと統合することができます。この設定は、データの調達、管理、初期分析を簡素化し、データ駆動型プロジェクトに取り組むデータサイエンティスト、研究者、AI開発者にとって理想的です。
誰がKaggle MCP (Model Context Protocol) Serverを使うの？
- データサイエンティスト
- 研究分析者
- AI開発者
- Kaggle参加者
Kaggle MCP (Model Context Protocol) Serverの使い方は？
- ステップ1: GitHubリポジトリをクローンし、環境を設定する
- ステップ2: .envファイルまたはkaggle.jsonにKaggle APIの認証情報を設定する
- ステップ3: pipまたはuvパッケージマネージャーを通じて依存関係をインストールする
- ステップ4: 'uv run kaggle-mcp'コマンドを使用してサーバーを実行する
- ステップ5: MCPクライアントまたは互換性のあるAIツールを介してMCPサーバーと対話し、提供された機能を使用してデータセットを検索、ダウンロードし、EDAプロンプトを生成する
Kaggle MCP (Model Context Protocol) Serverの主な特長・利点
コア機能
- search_kaggle_datasets(query: str)
- download_kaggle_dataset(dataset_ref: str, download_path: str | None = None)
- generate_eda_notebook(dataset_ref: str)
利点
- シームレスなデータセットの発見を促進する
- 自動化されたデータセットのダウンロードと管理を実現する
- EDA分析のプロンプトを自動生成することをサポートする
- AI駆動のワークフローへの統合を容易にする
- データ分析の生産性を向上させる
Kaggle MCP (Model Context Protocol) Serverの主な使用ケース・アプリケーション
- 研究プロジェクトのための自動データ収集
- データ分析パイプラインの迅速なプロトタイピング
- エンドツーエンドのデータ探索のためのAIエージェントとの統合
- データ分析の教育用ツール
- Kaggleコンペティションデータの取得と前処理
Kaggle MCP (Model Context Protocol) ServerのFAQs
開発者
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