kaggle-mcpServer MCP pro Kaggle

— (0)

Recenzováno Daniel Nikulshyn·Aktualizováno červenec 2026

Přehled

Kaggle Server MCP je server Model Context Protocol (MCP), který zpřístupňuje vyhledávání, stažení a generaci EDA dotazu v Kaggle pomocí klienta MCP. Uživatelé mohou hledat datasets v Kaggle podle klíčového slova, stahovat a rozbalit datasets lokálně a generovat počáteční dotazy pro EDA pro datasets v Kaggle. Server podporuje přihlašovací údaje pro Kaggle prostřednictvím environmentálních proměnných nebo standardní souboru kaggle.json a může běžet lokálně, v Dockeru či prostřednictvím Smithery.

Klíčové funkce

Vyhledávání datasets v Kaggle podle klíčového slova
Stažení a rozbalení datasets lokálně
Generování počátečních dotazů pro EDA pro datasets v Kaggle
Podpora přihlašovacích údajů pro Kaggle prostřednictvím environmentálních proměnných nebo kaggle.json

Ceník

Model: Free
Kategorie: Server MCP
Hodnocení: Žádné recenze

Případy užití

Vyhledávání DataSetů

Použijte Kaggle MCP Server k vyhledávání datasetů souvisejících se specičným tématem, jako je například 'kardiovaskulární choroby'.

Stažení a EDA Datasetu

Stáhněte dataset z Kaggle a generujte počáteční dotaz pro EDA k rychlému zahájení analýzy dat.

Pro a proti

Pro

Zprístupňuje vyhledávání, stažení a generování dotazů EDA pro datasets v Kaggle pro klienty MCP
Podporuje přihlašovací údaje pro Kaggle prostřednictvím environmentálních proměnných nebo kaggle.json soubor
Může běžet lokálně, v Dockeru či prostřednictvím Smithery
Umožňuje snadnou integraci s klienty MCP, jako je například Claude Desktop

Proti

Požaduje Python 3.10+ a účet Kaggle s tokenem API
Potřebuje klienta MCP pro funkci
Konfigurace může být složitá pro Docker a Smithery nastavování

Recenze

Přihlas se, abys mohl napsat recenzi.

Žádné recenze. Buď první!

Otázky

What functionality does the MCP server expose to compatible clients?

It offers three MCP capabilities: search_kaggle_datasets (to find up to 10 datasets by keyword), download_kaggle_dataset (to download and unzip a dataset locally), and generate_eda_notebook (to create a starter EDA prompt for a given dataset reference.

Asked by Sofia Lindqvist · Sep 28, 2025

Can the server be run in Docker or via Smithery, and what extra setup is needed?

Yes, the repository includes a Dockerfile for containerized deployment, and a smithery.yaml for Smithery. You’ll need to ensure your Kaggle credentials are accessible inside the container or Smithery environment, typically by mounting the .kaggle directory or providing env vars.

Asked by Piotr Baranowski · Aug 26, 2025

How do I provide my Kaggle credentials to the server?

You can set the KAGGLE_USERNAME and KAGGLE_KEY environment variables in a .env file, or place the kaggle.json file in the standard location (~/.kaggle/kaggle.json on macOS/Linux or C:\Users\<User>\.kaggle\kaggle.json on Windows).

Asked by Mia Andersen · Aug 22, 2025

What Python version and dependencies are required to run Kaggle MCP Server?

You need Python 3.10 or newer. Install the required packages via uv sync, uv run, or pip install -r requirements.txt as described in the repository.

Asked by Naomi Suzuki · Aug 11, 2025