langgraph-mcp-dataanalysis
gongwon-nayeon/langgraph-mcp-dataanalysis
This skill implements a Python-based Model Context Protocol (MCP) server and client integrated with LangGraph agents for statistical analysis, data visualization, and predictive modeling.
14 12No licenseUpdated 2025-04-24
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FairOverview
Designed to bridge MCP data tools with LangGraph agent workflows using the langchain-mcp-adapters package. It enables users to execute programmatic data analysis tasks like calculating dataset statistics, plotting distributions, and training machine learning models through natural language prompts.
Capabilities
- ▸Statistical data analysis
- ▸Data visualization generation
- ▸Predictive modeling and machine learning training
- ▸Model Context Protocol (MCP) server and client integration
- ▸LangGraph agent orchestration
Best for
Calculating column statistics and metrics for tabular datasets like CSV files, Generating visual representations and distribution plots of specific data features, Training predictive machine learning models using selected dataset features
Works with
Claude CodeCodexChatGPTGemini CLICursorGitHub CopilotOpenCode
Evoa Score breakdown= Σ (score × weight)
50Task usefulness20%88 → +17.6
実タスクにどれだけ役立つか（機能の豊富さ・用途の明確さ）。 — AIによるcapabilities/use-cases解析
Code quality15%75 → +11.3
実装・指示の品質。 — AIによるSKILL.md/README解析
Maintenance15%25 → +3.8
リポジトリがどれだけ活発に保守されているか。 — GitHub 最終push日時の新しさ
Documentation12%32 → +3.8
ドキュメントの充実度・分かりやすさ。 — README/独自要約の情報量
Security15%50 → +7.5
危険・不審な挙動が無いか。 — AIによるセキュリティレビュー
Originality10%70 → +7.0
ありふれたラッパーではない独自性。 — AIによる独自性判定
Popularity8%40 → +3.2
コミュニティの採用度。 — GitHub Stars/Forks（対数スケール）
Compatibility5%100 → +5.0
対応AIエージェントの広さ。 — AIによる対応エージェント判定
Weighted total59.1 / 100
ライセンス不明/制限あり（Red）のSkillは総合スコアに0.85倍の補正を適用します。 ランキングはこのScoreのみで決まり、広告で変わりません。 算出方法の詳細 →
Security considerations
Running arbitrary analysis scripts and model training via MCP servers requires proper environment sandboxing to prevent unsafe code execution risks.
Categories
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