mcp-server-chart vs LLaMa-MCP-Streamlit
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
mcp-server-chart by antvis | LLaMa-MCP-Streamlit by Nikunj2003 | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 4,068 | ★ 43 |
| 30天用量 | 10,239 | — |
| 综合分 | 84 | 36 |
| 官方 | — | — |
| 分类 | AI / LLM 工具开发者工具效率工具 | AI / LLM 工具开发者工具效率工具 |
| 实现语言 | TypeScript | Python |
| 最近提交 | 本月 | 15 个月前 |
mcp-server-chart · 概述
使用 AntV 生成 26+ 种图表的 TypeScript MCP 服务器，支持多种图表类型和部署方式。
LLaMa-MCP-Streamlit · 概述
基于Streamlit的AI助手，通过MCP实现与LLaMa 3.3或Ollama模型的工具交互。
mcp-server-chart · 使用场景
- 数据分析师从数据集中创建可视化报告
- AI 助手根据用户请求生成自定义图表
- Web 应用通过 HTTP API 嵌入可视化功能
LLaMa-MCP-Streamlit · 使用场景
- 创建可通过MCP执行命令的交互式聊天界面
- 构建具有文件系统工具访问权限的自定义AI助手
- 开发具有外部工具集成功能的LLM应用程序原型
mcp-server-chart · 安装
安装
全局安装：
npm install -g @antv/mcp-server-chart对于桌面应用（如 Claude Desktop、VSCode）：
{
"mcpServers": {
"mcp-server-chart": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@antv/mcp-server-chart"]
}
}
}Windows 系统：
{
"mcpServers": {
"mcp-server-chart": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "@antv/mcp-server-chart"]
}
}
}LLaMa-MCP-Streamlit · 安装
安装步骤
- 克隆仓库
- 在
.env文件中设置环境变量：
```bash # NVIDIA NIM API API_ENDPOINT=https://integrate.api.nvidia.com/v1 API_KEY=your_api_key_here
# Ollama API_ENDPOINT=http://localhost:11434/v1/ API_KEY=ollama ```
- 使用Poetry安装依赖：
``bash poetry install ``
- 运行Streamlit应用：
``bash poetry run streamlit run llama_mcp_streamlit/main.py ``
要使用Claude Desktop，添加到claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"llama-mcp-streamlit": {
"command": "python",
"args": ["path/to/llama_mcp_streamlit/utils/mcp_server.py"]
}
}
}