AntV MCPチャートで、AI IDEで自然言語でプロフェッショナルなチャートを作成できます。

データ可視化には通常、面倒なプログラミングや複雑なGUI操作が必要ですが、新しい選択肢が増えました。Ant Groupのオープンソースデータ可視化ライブラリ AntV エコロジカル @antv/mcp-server-chart このプロジェクトでは、ユーザーは自然言語コマンドを使ってさまざまな主流グラフを素早く生成することができ、データからグラフィックへの変換プロセスが大幅に簡素化される。

この記事では、このツールの設定方法と使用方法を詳しく説明し、実際の例を通してその強力な機能を実演する。

MCPとは？

MCP (ミドルウェア通信プロトコル）は、異なるアプリケーションやサービス間で標準化されたデータ交換を可能にするミドルウェア通信プロトコルである。ミドルウェア通信プロトコルでは AntV の生態系におけるMCP フロントエンドのアプリケーションとバックエンドのチャート生成サービスの橋渡しをする。@antv/mcp-server-chart をベースにするのはいい考えだ。 MCP のチャート・サービスは、コマンドを受信して視覚化結果を返す。

このサービスは現在 NPM https://www.npmjs.com/package/@antv/mcp-server-chart にアクセス。

25種類以上の主要チャートをサポートしており、基本的に日々のデータ分析のニーズをすべてカバーしている。

MCPチャート・サービスの設定

コンフィギュレーション・プロセスは非常にシンプルで、必要なコンフィギュレーション・ファイルは1つだけだが、コンフィギュレーション手順はオペレーティング・システム環境によって若干異なる。

マックのシステム構成

ある Mac コンピュータに以下のコンフィギュレーション・ファイルをインストールする：

{
"mcpServers": {
"mcp-server-chart": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@antv/mcp-server-chart"
]
}
}
}

Windowsのシステム構成

ある Windows コンピュータでは、コマンドライン環境の違いにより cmd を呼び出す npx.

{
"mcpServers": {
"mcp-server-chart": {
"command": "cmd",
"args": [
"/c",
"npx",
"-y",
"@antv/mcp-server-chart"
]
}
}
}

Traeツールへの統合

次に、新規ファイルをサポートするファイルに MCP クライアント側のツール（この記事は Trae (例えば）このサービスをロードする。

1. まず Trae な MCP 設定インターフェイス。
   
2. サービスのリストで、「手動で追加」を選択する。
   
3. 次に、"Raw Configuration (JSON) "編集モードを開く。
   
4. はオペレーティング・システムの JSON 設定コードをコピーして mcpServers ノードの下にある。以下は Windows システムの例。

   "mcp-server-chart": {
   "command": "cmd",
   "args": [
   "/c",
   "npx",
   "-y",
   "@antv/mcp-server-chart"
   ]
   }
   

   

5. 設定を保存したら、サービスのステータスが正常に更新されるのを待ちます。ステータスが "Running "に変わったら、サービスの準備が整ったことを意味します。
   

自然言語によるグラフ生成例

一度設定すれば、簡単な会話型コマンドでチャートの作成を開始できる。このインタラクションは、データの洞察を素早く検証する必要があるプロダクト・マネージャーやデータ・アナリストにとって特に使いやすい。

ヒストグラム

表示するデータやグラフの種類を記述するコマンドを入力する。

帮我生成一个柱状图，显示2025年前半年的销售数据：
1月: 120万, 2月: 150万, 3月: 180万, 4月: 160万, 5月: 180万, 6月: 230万

このサービスは、すぐに明確な棒グラフを返す。

円グラフ

同様に、円グラフを作成するのに必要な文章は1つだけである。

帮我画个饼图，显示2025年前半年智能手机市场份额：
苹果：15%, 小米：17%, OPPO：14%, vivo：16%, 华为：17%, 其他：21%

トレンドチャート

多次元データに対しては、トレンドを示す折れ線グラフなど、適切なチャートタイプをインテリジェントに選択する。

生成一个折线图，显示某电商平台2025年前半年的核心指标：
1月：用户数150万，订单数18万，GMV 520万
2月：用户数155万，订单数19万，GMV 535万
3月：用户数162万，订单数21万，GMV 565万
4月：用户数158万，订单数20万，GMV 550万
5月：用户数168万，订单数23万，GMV 595万
6月：用户数175万，订单数25万，GMV 625万

ワードクラウド図

ワードクラウドグラフは、テキストデータのキーワード頻度を視覚化したものである。

根据这些技术关键词生成词云图：
JavaScript(100), Python(190), React(80), Vue(70), Node.js(65), TypeScript(60), Docker(155), Kubernetes(150), Java(160), Redis(60), MongoDB(135), MySQL(130)

地図の視覚化

地理空間データの視覚化も簡単で、静的および動的なインタラクティブ・モードの両方をサポートしている。

生成一个中国地图，显示各省份2025年的销售额分布：
北京：2000万, 上海：1800万, 广东：2500万, 浙江：1200万, 江苏：1500万, 陕西：1500万, 贵州：1300万, 湖北：1500万

静的マップはデータの概要を提供する。

ダイナミック・インタラクティブ・マップでは、マウスを乗せるなどの操作で、より詳細なデータ情報を見ることができる。

自然言語処理（NLP）とデータ視覚化を組み合わせることで、専門的なチャート作成の敷居を下げるだけでなく、将来の人間とコンピュータの相互作用に新たな想像力の可能性を開きます。モデルの能力が向上すれば、複雑なデータ分析やレポート作成も、将来的にはたった一文で完了するかもしれない。