kaggle-mcpServeur MCP pour Kaggle

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Évalué par Daniel Nikulshyn·Mis à jour juillet 2026

Aperçu

Le serveur Kaggle MCP est un serveur de protocol de contexte de modèle (MCP) qui expose la recherche de jeux de données Kaggle, le téléchargement et la génération de prompts d'analyse de données exploratoires (EDA) aux clients MCP. Il permet aux utilisateurs de rechercher des jeux de données Kaggle par mot-clé, de télécharger et de décompresser les jeux de données localement, et de générer des prompts EDA de démarrage pour les jeux de données Kaggle. Le serveur prend en charge les informations d'identification Kaggle via des variables d'environnement ou le fichier kaggle.json standard et peut s'exécuter localement, dans Docker ou via Smithery.

Fonctionnalités clés

Rechercher des jeux de données Kaggle par mot-clé
Télécharger et décompresser les jeux de données Kaggle localement
Générer des prompts EDA de démarrage pour les jeux de données Kaggle
Prise en charge des informations d'identification Kaggle via des variables d'environnement ou kaggle.json

Tarifs

Modèle: Free
Catégorie: Serveurs MCP
Note: Pas encore d’avis

Cas d’usage

Recherche de jeux de données

Utilisez le serveur Kaggle MCP pour rechercher des jeux de données liés à un sujet spécifique, tel que 'maladie cardiaque'.

Téléchargement de jeux de données et EDA

Téléchargez un jeu de données Kaggle et générez un prompt EDA pour commencer rapidement l'analyse de données.

Pour & contre

Pour

Exposer la recherche de jeux de données Kaggle, le téléchargement et la génération de prompts EDA aux clients MCP
Prend en charge les informations d'identification Kaggle via des variables d'environnement ou le fichier kaggle.json
Peut s'exécuter localement, dans Docker ou via Smithery
Permet une intégration facile avec des clients compatibles MCP comme Claude Desktop

Contre

Nécessite Python 3.10+ et un compte Kaggle avec jeton d'API
Nécessite un client compatible MCP pour fonctionner
La configuration peut être complexe pour les installations Docker et Smithery

Avis

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Questions & réponses

Quelles fonctions le serveur MCP expose-t-il aux clients compatibles ?

Il offre trois capacités MCP : search_kaggle_datasets (chercher jusqu'à 10 jeux de données par mots-clés), download_kaggle_dataset (télécharger et dézipper un jeu de données localement) et generate_eda_notebook (créer un prompt de début EDA pour une référence de jeu de données donnée).

Asked by Sofia Lindqvist · Sep 28, 2025

Le serveur peut-il être exécuté dans un conteneur Docker ou via Smithery, et quelles étapes complémentaires sont nécessaires ?

Oui, le dépôt inclut un fichier Dockerfile pour la démolition en conteneur, et un fichier smithery.yaml pour Smithery. Il faudra s'assurer que vos informations de connexion Kaggle sont accessibles à l'intérieur du conteneur ou de l'environnement Smithery, ce qui est généralement réalisé en montant le dossier .kaggle ou en fournissant des variables d'environnement.

Asked by Piotr Baranowski · Aug 26, 2025

Comment fournis-je mes informations de connexion Kaggle au serveur ?

Vous pouvez définir les variables d'environnement KAGGLE_USERNAME et KAGGLE_KEY dans un fichier .env, ou placer le fichier kaggle.json dans emplacement standard (~/.kaggle/kaggle.json sous macOS/Linux ou C:Users<User>.kagglekaggle.json sous Windows).

Asked by Mia Andersen · Aug 22, 2025

Quelle version de Python et quelles dépendances sont nécessaires pour exécuter le serveur MCP de Kaggle ?

Vous avez besoin de Python 3.10 ou une version plus récente. Installez les packages requis via uv sync, uv run ou pip install -r requirements.txt, comme décrit dans la répertoire.

Asked by Naomi Suzuki · Aug 11, 2025

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