kaggle-mcpMCP server priekš Kaggle

— (0)

Pārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. jūlijs

Pārskats

Kaggle MCP Server ir Model Context Protocol (MCP) serveris, kas atver piekļuvi Kaggle datu kopu meklēšanai, lejupielādei un EDA (Exploratoriskā datu analīze) ierosinājumu ģenerēšanai MCP klientiem. Tas ļauj lietotājiem meklēt Kaggle datu kopas pēc atslēgvārdiem, lejupielādēt un atspiest datu kopas lokāli, un ģenerēt sākumpunkta EDA ierosinājumus Kaggle datu kopām. Serveris atbalsta Kaggle autentifikāciju caur vidējām mainīgām vai standarta kaggle.json failu un var darboties lokāli, Docker vidē vai caur Smithery.

Galvenās funkcijas

Meklēt Kaggle datu kopas pēc atslēgvārdiem
Lejupielādēt un atspiest Kaggle datu kopas lokāli
Ģenerēt sākuma EDA ierosinājumus Kaggle datu kopām
Atbalsts Kaggle autentifikācijai caur vidējo mainīgo vai kaggle.json

Cenas

Modelis: Free
Kategorija: MCP Serveri
Vērtējums: Nav atsauksmju

Lietošanas gadījumi

Datu kopu meklēšana

Izmantojiet Kaggle MCP Server, lai meklētu datu kopas, kas saistītas ar konkrētu tēmu, piemēram, "sirds slimība".

Datu kopas lejupielāde un EDA

Lejupielādējiet Kaggle datu kopu un ģenerējiet EDA ierosinājumu, lai ātri sāktu datu analīzi.

Plusi un mīnusi

Plusi

Atver piekļuvi Kaggle datu kopu meklēšanai, lejupielādei un EDA ierosinājumu ģenerēšanai MCP klientiem
Atbalsta Kaggle autentifikāciju caur vidējo mainīgo vai kaggle.json failu
Var darboties lokāli, Docker vidē vai caur Smithery
Ļauj vienkāršu integrāciju ar MCP-saderīgiem klientiem, piemēram, Claude Desktop

Mīnusi

Prasa Python 3.10+ un Kaggle kontu ar API tokenu
Prasa MCP-saderīgu klientu, lai funkcionētu
Konfigurācija var būt sarežģīta Docker un Smithery iestatījumos

Atsauksmes

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

Vēl nav atsauksmju. Esi pirmais!

Jautājumi

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