Doğrulanmış ve bakımı kolay veri grafikleri ve gösterge panelleri oluşturmak için araçlar ve şablonlar.
Claude Desktop config.json'a ekle
{
"mcpServers": {
"mckinsey-vizro": {
"command": "python",
"args": [
"-m",
"vizro"
]
}
}
} Kaynak kodu al ve yerel olarak çalıştır
git clone https://github.com/mckinsey/vizro.git ~/.mcp/vizro
cd ~/.mcp/vizro Vizro, açık kaynaklı bir Python tabanlı araç setidir.
Gelişmiş mühendislik veya görsel tasarım uzmanlığına ihtiyaç duymadan, güzel ve güçlü veri görselleştirme uygulamalarını hızlı ve kolayca oluşturmak için kullanın.
Ardından uygulamanızı özelleştirin ve ölçekte production ortamına dağıtın.
Sadece birkaç satır basit düşük kod konfigürasyonu ile, yerleşik görsel tasarım en iyi uygulamaları sayesinde, hızlı bir şekilde production'a hazır, yüksek kaliteli, çok sayfalı prototipleri bir araya getirebilirsiniz.
Her Vizro uygulaması basit bir konfigürasyonla tanımlanır ve bu yüksek seviye kategorileri kullanır:
Konfigürasyon, uygulama esnekliği için Pydantic modelleri, JSON, YAML veya Python sözlükleri dahil olmak üzere birden fazla biçimde yazılabilir.
İsteğe bağlı yüksek kod uzantıları, düşük kod ve yüksek kodu en iyi şekilde birleştirerek, modüler bir şekilde neredeyse sonsuz kişiselleştirmeyi etkinleştirir - bespoke görsel biçimlendirme ve özel bileşenler dahil olmak üzere.
Vizro özellikleri hakkında daha ayrıntılı bir açıklama için "Nasıl yapılır kılavuzları" sayfasını ziyaret edin.
Vizro araç setinin faydaları şunları içerir:
Vizro, veri görselleştirme uygulamaları oluşturmanıza yardımcı olur:
Hızlı ve kolay
Uygulamaları dakikalar içinde oluşturun. Binlerce satır kod yerine birkaç satır basit konfigürasyon (Pydantic modelleri, JSON, YAML veya Python sözlükleri aracılığıyla) kullanın.
Güzel ve güçlü
Gelişmiş mühendislik veya görsel tasarım uzmanlığı olmadan, yüksek kaliteli çok sayfalı uygulamalar oluşturun. Production sınıfı BI araçlarının güçlü özelliklerini, yerleşik görsel tasarım en iyi uygulamaları ile kullanın.
Esnek
Açık kaynak paketlerin yeteneklerinden ve esnekliğinden yararlanın. Plotly, Dash ve Pydantic'in güvenilen bağımlılıklarını kullanın.
Özelleştirilebilir
İleri kullanıcılar için neredeyse sonsuz kontrol. Python, JavaScript, HTML ve CSS kod uzantılarını kullanın.
Ölçeklenebilir
Hızlı bir şekilde prototype oluşturun ve production ortamına dağıtın. Plotly, Dash ve Pydantic'in yerleşik production sınıfı yeteneklerini kullanın.
Vizro kullanım senaryoları hakkında daha ayrıntılı bir açıklama için "Neden Vizro kullanmalıyım?" sayfasını ziyaret edin.
Düşük kodlu Python araçlarının hızını ve kolaylığını, JavaScript ve BI araçlarının production yetenekleri ile açık kaynağın özgürlüğünü birleştirmeniz gerektiğinde Vizro kullanın:
Farklı Vizro panolarını çalışırken görmek için birkaç canlı demo keşfedin:
Daha fazla örnek için tam Vizro Galerisi'ni inceleyin.
Pano oluşturmak için düşük kod framework'ü.
Vizro framework'ü tüm Vizro araç setini destekler. Bu bir Python paketidir (vizro olarak adlandırılır).
Daha ayrıntılı bilgi için belgeleri ziyaret edin.
Grafik örnekleri.
Görsel kelime dağarcığı, gereksinimleriniz için hangi grafik türünü kullanacağınıza karar vermenize yardımcı olur ve bu grafikleri Plotly ile oluşturmak veya bir Vizro panosuna gömmek için örnek kod sunar.
Grafikleri aramak veya ilham almak için görsel kelime dağarcığını ziyaret edin.
Vizro için bir Model Context Protocol (MCP) sunucusu.
Vizro-MCP, bir LLM'in yanında Vizro panolarını ve grafiklerini oluşturmanıza yardımcı olur. İşlevsel bir Vizro grafik veya panosunu adım adım oluşturmak için araçlar ve şablonlar sağlar.
Cursor veya Claude Desktop gibi MCP özellikli LLM istemcileriyle uyumludur.
Grafikleri ve panoları oluşturmak için LLM'leri kullanın.
Vizro-AI pano oluşturma artık aktif olarak geliştirilmemektedir ve Vizro-MCP tarafından yerine alınmıştır. Vizro-AI sürüm 0.4.0'dan itibaren yalnızca grafik oluşturmayı destekler.
Vizro-AI, LLM'leri birleştirmek için Vizro'yu genişleten ayrı bir pakettir (vizro_ai olarak adlandırılır). İhtiyacınız olan şeyi düz İngilizce veya diğer dillerde açıklayarak, etkileşimli Vizro grafikleri ve panoları oluşturmak için kullanın.
Daha ayrıntılı bilgi için Vizro-AI belgelerini ziyaret edin.
pip install vizro
Daha fazla bilgi için kurulum rehberini inceleyin.
Başlayın belgeleri ilk panonuzu nasıl oluşturacağınızı açıklar.
Bu depo aşağıdaki paketleri içeren bir monorepo'dur:
| Klasör | Sürüm | Belgeler |
|---|---|---|
| vizro-core | Vizro Belgeleri | |
| vizro-ai | Vizro-AI Belgeleri | |
| vizro-mcp | Vizro-MCP Belgeleri |
Herhangi bir teknik soruyu GitHub Issues aracılığıyla sormaya ve tartışmaya teşvik ediyoruz. Bu ayrıca hata raporları gönderebileceğiniz veya yeni özellikler talep edebileceğiniz yerdir.
Katkı kılavuzu, Vizro'ya nasıl katkıda bulunabileceğinizi açıklar.
Geçerli ve eski katkıda bulunanları burada görüntüleyebilirsiniz.
Güvenlik politikamıza bakın.
vizro, Apache License 2.0 koşulları altında dağıtılır.
Hemen hemen her dosya veya web içeriğini Markdown'a dönüştüren bir MCP sunucusu.
Jupyter için Model Context Protocol (MCP) Sunucusu.
Dingo için MCP sunucusu: kapsamlı veri kalitesi değerlendirme aracı. Sunucu, Dingo'nun kural tabanlı ve LLM tabanlı değerlendirme yetenekleri ile kurallar ve promptlar listesine erişimi sağlar.
Chronulus AI tahmin ve prediction ajanlarıyla her şeyi öngörebilirsin.
Optuna ile hiperparametre arama ve diğer optimizasyon görevlerinin sorunsuz bir şekilde yönetilmesini sağlayan resmi MCP server.
Birden fazla veri kaynağını (SQL, CSV, Parquet, vb.) bağlayın ve AI'dan verilerinizi analiz etmesini isteyerek insights ve visualizasyonlar elde edin.