kaggle-mcpServeris MCP kūrėjams Kaggle

— (0)

Apžvelgė Daniel Nikulshyn·Atnaujinta 2026 m. liepa

Apžvalga

Kaggle MCP Server - tai Model Context Protocol (MCP) serveris, kuris prieinama Kaggle duomenų bazės paieškos, parsavimo ir EDA rakinimo paskirtį MCP klientams. Jis leidžia naudotojams paiešti Kaggle duomenų bazes pagal raktžodžį, parsavti ir patalpinti duomenų bazes tiesiogiai, taip pat generuoti pagrindinio EDA (Exploratory Data Analysis) rakinimo užduotis Kaggle duomenų bazėms. Serveris aptarnauja Kaggle prieigų duomenis per aplinkybes ar standardų kaggle.json fajlus ir gali burtis tiesiogiai, Docker, arba per Smithery.

Pagrindinės funkcijos

Kelti Kaggle duomenų bazes pagal raktžodžių
Parsavti ir patalpinti Kaggle duomenų bazes tiesiogiai
Generuoti pagrindinio EDA rakinimo užduotis Kaggle duomenų bazėms
Palaikoma prieigų duomenų per aplinkybes ar kaggle.json fajlą

Kainos

Modelis: Free
Kategorija: MCP serveriai
Įvertinimas: Atsiliepimų nėra

Naudojimo atvejai

Duomenų Bazų Paieška

Naudokite Kaggle MCP Serverį paieškot duomenų bazes susijusias savo pagrindine temą, pvz., 'sirdies liga'

Duomenų Bazų Puskelis ir EDA

Parsavkite ir gerkite Kaggle duomenų bazes tiesiogiai, taip pat generuokite EDA rakinimą greitai pradėti duomenų analizę

Privalumai ir trūkumai

Privalumai

Pateikia kaglė datasetų paiešką, parsinį ir EDA užduočių generavimo galimybes MCP klientams
Palaiko kaglė kredencijalių naudojimą aplinkos veiksniais arba kaglė.json failu
Gali būti atliekama lokalėje aplinkoje, Docker, arba per Smithery priemonę
Leidžia lengvai integruotis su MCP kompatibliais klientais, pvz. Claude Desktop

Trūkumai

Reikalauja Python 3.10+ ir Kaggle prieigų su sąmoninio API token
Reikalauja MCP kompatybės kliento naudojimui
Konfigūravimas gali būti sudėtingas Docker ir Smithery konfigūracijų atveju

Atsiliepimai

Prisijunk, kad paliktum atsiliepimą.

Atsiliepimų nėra. Būk pirmas!

Klausimai

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