Server definition
- Hash
- sha256:07c2688b76690b7b676370fb43c56a6819677ac5fd84f65267546a649842d404
- What it is
- What a remote MCP server returned when asked what it offers: 6 tools
The blob, as servednamed by its sha256
{
"instructions": "stagenth 旗下「数据工具箱」MCP 服务。客户端通过 Authorization: Bearer <API_TOKEN> 认证。每个工具在对应用户的上下文中执行，用户间数据隔离。提供工具：data_inspect（看结构，免费）/ data_query（SQL 或结构化取数，返回实际数据行）/ data_profile（每列统计画像）/ data_convert（格式转换）。对 CSV/JSON/Parquet 等数据文件在服务端用 DuckDB 跑 SQL，把 AI 装不进上下文的大文件变成答案行。",
"tools": [
{
"description": "一步清洗脏数据：去重 / 去空白 / 删全空行列，产物落文件中转站并返清洗统计（1 credit/次）。",
"inputSchema": {
"properties": {
"data_base64": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据内容 base64",
"title": "Data Base64"
},
"dedupe": {
"default": true,
"description": "整行去重",
"title": "Dedupe",
"type": "boolean"
},
"drop_empty_cols": {
"default": false,
"description": "删除全空列",
"title": "Drop Empty Cols",
"type": "boolean"
},
"drop_empty_rows": {
"default": true,
"description": "删除全空行",
"title": "Drop Empty Rows",
"type": "boolean"
},
"file_id": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据文件 ID（与 data_base64 二选一）",
"title": "File Id"
},
"fmt": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "源格式 csv/tsv/json/ndjson/parquet；缺省自动识别",
"title": "Fmt"
},
"to": {
"default": "csv",
"description": "输出格式 csv/json/ndjson/parquet/xlsx，默认 csv",
"title": "To",
"type": "string"
},
"trim_strings": {
"default": true,
"description": "字符串去首尾空白，空串归 NULL",
"title": "Trim Strings",
"type": "boolean"
}
},
"title": "data_cleanArguments",
"type": "object"
},
"name": "data_clean",
"outputSchema": null
},
{
"description": "把数据文件转成另一种格式（csv/json/ndjson/parquet/xlsx），产物存文件中转站返下载 URL（1 credit/次）。\n\n 典型：把大 CSV 转 parquet 便于后续分析、或把 JSON 日志转 xlsx 给人看。失败自动退款。\n ",
"inputSchema": {
"properties": {
"data_base64": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据文件内容 base64（与 file_id 二选一）",
"title": "Data Base64"
},
"file_id": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "已上传的数据文件 ID（与 data_base64 二选一）",
"title": "File Id"
},
"fmt": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "源格式 csv/tsv/json/ndjson/parquet；缺省自动识别",
"title": "Fmt"
},
"to": {
"description": "目标格式：csv / json / ndjson / parquet / xlsx",
"title": "To",
"type": "string"
}
},
"required": [
"to"
],
"title": "data_convertArguments",
"type": "object"
},
"name": "data_convert",
"outputSchema": null
},
{
"description": "查看数据文件结构：列名/类型/行数/每列非空数 + 前 N 行预览。免费(0 credit)。\n\n 支持 CSV/TSV/JSON/NDJSON/Parquet。取数(data_query)前先调它看清有哪些列、哪些是数值。\n ",
"inputSchema": {
"properties": {
"data_base64": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据文件内容 base64（与 file_id 二选一，适合未上传的临时数据）",
"title": "Data Base64"
},
"file_id": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "已上传到文件中转站的数据文件 ID（与 data_base64 二选一）",
"title": "File Id"
},
"fmt": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "格式 csv/tsv/json/ndjson/parquet；缺省按内容自动识别",
"title": "Fmt"
},
"preview_rows": {
"default": 5,
"description": "预览前 N 行",
"maximum": 50,
"minimum": 0,
"title": "Preview Rows",
"type": "integer"
}
},
"title": "data_inspectArguments",
"type": "object"
},
"name": "data_inspect",
"outputSchema": null
},
{
"description": "两份数据文件按共同列连接（如 订单表×客户表），返回实际数据行 JSON（1 credit/次）。\n\n 跨文件对齐是单文件 data_query 做不到的；DuckDB 引擎、锁死文件/网络访问。失败自动退款。\n ",
"inputSchema": {
"properties": {
"columns": {
"anyOf": [
{
"items": {},
"type": "array"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "只返回这些列；缺省返回全部",
"title": "Columns"
},
"data_base64_a": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据 A 内容 base64",
"title": "Data Base64 A"
},
"data_base64_b": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据 B 内容 base64",
"title": "Data Base64 B"
},
"file_id_a": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据 A 的文件 ID（与 data_base64_a 二选一）",
"title": "File Id A"
},
"file_id_b": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据 B 的文件 ID（与 data_base64_b 二选一）",
"title": "File Id B"
},
"fmt_a": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "A 格式 csv/tsv/json/ndjson/parquet；缺省自动识别",
"title": "Fmt A"
},
"fmt_b": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "B 格式；缺省自动识别",
"title": "Fmt B"
},
"how": {
"default": "inner",
"description": "连接方式 inner / left",
"title": "How",
"type": "string"
},
"limit": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "最多返回行数；硬上限 1000",
"title": "Limit"
},
"on": {
"description": "连接列名（两份数据中都存在，最多 8 个）",
"items": {},
"title": "On",
"type": "array"
}
},
"required": [
"on"
],
"title": "data_joinArguments",
"type": "object"
},
"name": "data_join",
"outputSchema": null
},
{
"description": "数据画像：每列类型/去重近似数/空值率 + 数值列 min/max/avg/std/分位数（1 credit/次）。\n\n 相当于 pandas df.describe()——AI 拿它一眼看清整份数据的分布与质量。失败自动退款。\n 返回 {ok, format, n_rows, n_cols, profile[]}。\n ",
"inputSchema": {
"properties": {
"data_base64": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据文件内容 base64（与 file_id 二选一）",
"title": "Data Base64"
},
"file_id": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "已上传的数据文件 ID（与 data_base64 二选一）",
"title": "File Id"
},
"fmt": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "格式 csv/tsv/json/ndjson/parquet；缺省自动识别",
"title": "Fmt"
}
},
"title": "data_profileArguments",
"type": "object"
},
"name": "data_profile",
"outputSchema": null
},
{
"description": "查询 / 过滤 / 分组聚合数据文件，返回**实际数据行（JSON）**供 AI 直接分析（1 credit/次）。\n\n 支持 CSV/TSV/JSON/NDJSON/Parquet，两种用法：\n · 原始 SQL（表名固定 t）：sql=\"SELECT 商品, sum(销量) s FROM t GROUP BY 商品 ORDER BY s DESC LIMIT 5\"\n · 结构化（不用写 SQL）：group_by=[\"地区\"], measures=[\"销售额\"], agg=\"sum\", sort_by=\"销售额\", descending=true, limit=10\n SQL 仅允许单条只读 SELECT/WITH，禁止读文件/建表/联网。结果硬上限 1000 行，超出置 truncated=True。失败自动退款。\n 返回 {ok, format, mode, columns, total_rows, returned_rows, truncated, rows[]}。\n ",
"inputSchema": {
"properties": {
"agg": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "聚合方式 sum/avg/count/min/max/median（默认 sum；count=数每组行数、无需 measures）",
"title": "Agg"
},
"columns": {
"anyOf": [
{
"items": {
"type": "string"
},
"type": "array"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "明细模式：只返回这些列；缺省返回全部列",
"title": "Columns"
},
"data_base64": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "数据文件内容 base64（与 file_id 二选一）",
"title": "Data Base64"
},
"descending": {
"default": false,
"description": "降序排序（取 Top-N 常用 true）",
"title": "Descending",
"type": "boolean"
},
"file_id": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "已上传的数据文件 ID（与 data_base64 二选一）",
"title": "File Id"
},
"filters": {
"anyOf": [
{
"items": {
"additionalProperties": true,
"type": "object"
},
"type": "array"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "行过滤条件（AND 组合），每项 {column, op, value}。op 可选：eq/ne/gt/ge/lt/le/contains/in/notnull/isnull。例：[{\"column\":\"状态\",\"op\":\"eq\",\"value\":\"失败\"},{\"column\":\"金额\",\"op\":\"ge\",\"value\":1000}]",
"title": "Filters"
},
"fmt": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "格式 csv/tsv/json/ndjson/parquet；缺省自动识别",
"title": "Fmt"
},
"group_by": {
"anyOf": [
{
"items": {
"type": "string"
},
"type": "array"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "分组维度列。给了就进聚合模式：按这些列分组，对 measures 求 agg",
"title": "Group By"
},
"limit": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "最多返回多少行（取前 N / Top-N）；硬上限 1000",
"title": "Limit"
},
"measures": {
"anyOf": [
{
"items": {
"type": "string"
},
"type": "array"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "聚合模式：要统计的数值列；缺省=所有非分组的数值列",
"title": "Measures"
},
"sort_by": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "按哪一列排序（可为分组后的 measure 或 count 列）",
"title": "Sort By"
},
"sql": {
"anyOf": [
{
"type": "string"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"description": "只读 SQL，表名固定为 t。例：SELECT 地区, sum(金额) AS 合计 FROM t GROUP BY 地区 ORDER BY 合计 DESC LIMIT 10。仅允许单条 SELECT/WITH，禁止读文件/建表/联网。给了 sql 就忽略下面的结构化参数。",
"title": "Sql"
}
},
"title": "data_queryArguments",
"type": "object"
},
"name": "data_query",
"outputSchema": null
}
]
}Verify it yourself
curl -s https://api.teppi.xyz/v1/evidence/sha256:07c2688b76690b7b676370fb43c56a6819677ac5fd84f65267546a649842d404 | sha256sum