kaggle-mcpСервер MCP для Kaggle

— (0)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено липень 2026 р.

Огляд

Сервер MCP на Kaggle – протокол створення моделі (MCP-сервер) який відкриває пошук, завантаження та створення попередніх попереджень експлоративної дані аналізи (EDA) для даних Kaggle. Він дозволяє користувачам шукати загальні дані Kaggle за ключовим словом, завантажувати дані та розпакувати їх місцево, а також створювати початкові попередження експлоративної даних аналізи (EDA) для даних Kaggle. Сервер підтримує облікові дані Kaggle за допомогою змінних середовища або стандартного файла kaggle.json та може виконувати місцево, у Docker чи за допомогою Smithery.

Ключові функції

Шукати дані загальні даних Kaggle за ключовим словом
Завантажувати та розпакувати дані місцевих даних загальних дані Kaggle
Потрібне попередження експлоративної даних аналіз (EDA) для даних загальних дані Kaggle
Підтримака облікові дані спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників спільників

Ціни

Модель: Free
Категорія: Сервіси MCP
Рейтинг: Поки немає відгуків

Кейси використання

Пошук наборів даних

Використайте Server Kaggle для MCP для пошуку наборів даних, пов'язаних зі спеціальним предметом, такий як хвороба серця.

Завантаження наборів даних та генерування запитів EDA

Завантажте набір даних із Kaggle та згенеруйте запит EDA, щоб швидко почати роботу зі статистичним аналіз даних.

Плюси і мінуси

Плюси

Кидає доступ до пошуку, завантаження наборів даних Kaggle та покоління запитів EDA своїм клієнтам MCP
Підтримує входження у обліковий запис Kaggle за допомогою змінних середовища або файлу kaggle.json
Може запускати окремо, у контейнері Docker чи через Smithery
Ще дозволяє інтегрувати легко з клієнтами, сумісними зі MCP, якými є також Desktop Claude

Мінуси

Потрібно Python 3.10+ та обліковий запис у Kaggle з доступом до API
Необхідний клієнт, сумісний зі MCP, для функціонування
Конфігурація можуть бути складними у випадках використання Docker та Smithery

Відгуки

Увійди, щоб залишити відгук.

Поки немає відгуків. Будь першим!

Питання

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