教你用 McKinsey 推出嘅開源 Python 工具包 Vizro MCP 快速打造數據可視化儀表板
Vizro 係由 McKinsey 推出嘅一款開源 Python 工具包，專門幫助用戶輕鬆製作美觀且可直接投入生產嘅數據可視化應用。只需透過簡單嘅配置（用 JSON、YAML 或 Python 字典格式），就可以整出多頁面嘅儀表板，呢啲工作平時可能要寫成千上萬行代碼。
Vizro 建基於 Plotly、Dash 同 Pydantic，結合咗開源嘅靈活性同內置嘅設計及擴展最佳實踐。工具容易上手，對進階用戶亦可高度自定義，輕鬆由原型快速過渡到正式產品。
今次教學會示範點樣用 Vizro MCP 服務器，直接喺 Claude Desktop 上打造 Dashboard。
安裝依賴
uv 套件管理器
要運行 Vizro 服務器，需要安裝 uv 套件管理器。
Mac/Linux 用戶可用以下命令安裝：
“`
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
“`
Windows 用戶可用 PowerShell 執行：
“`
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c “irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex”
“`
安裝完成後，執行以下命令查找 uvx 執行文件路徑：
Mac/Linux：
“`
which uvx
“`
Windows：
“`
where uvx
“`
請記下 uvx 嘅位置，之後配置 Claude 時會用到。
下載 Claude Desktop
可以喺官網 https://claude.ai/download 下載 Claude Desktop。下載安裝完成後，打開安裝目錄入面嘅 `claude_desktop_config.json`（如果冇就自己新建），用文字編輯器打開，輸入以下代碼：
Mac/Linux 範例：
“`json
{
“mcpServers”: {
“vizro-mcp”: {
“command”: “/placeholder-path/uvx”,
“args”: [
“vizro-mcp”
]
}
}
}
“`
Windows 範例：
“`json
{
“mcpServers”: {
“vizro-mcp”: {
“command”: “placeholder-path\uvx”,
“args”: [
“vizro-mcp”
]
}
}
}
“`
將 `placeholder-path` 換成你剛剛查到嘅 uvx 路徑。
啟動服務器
配置完成後，Vizro MCP 服務器會喺 Claude Desktop 嘅服務器列表中出現。
Vizro 附帶咗示範數據集，你可以試下輸入指令：
“create a vizro dashboard using tips dataset”
Claude 會用 vizro-mcp 服務器生成儀表板，並喺瀏覽器用 PyCafe 打開。你會見到互動式圖表，例如小費與總賬單關係、每日平均小費、按性別分佈嘅小費、及按派對人數嘅小費，仲有日子、性別、吸煙狀況等篩選器方便交叉分析。
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評論與啟示
McKinsey 推出嘅 Vizro MCP 呢款工具，無疑為數據分析師同開發者帶嚟一個更快捷、更高效嘅可視化方案。相較於傳統需大量編碼嘅儀表板構建方式，Vizro 透過簡單配置就能實現多頁面、交互式嘅數據呈現，大幅降低入門門檻同開發成本。
更重要嘅係，佢基於 Plotly、Dash 呢啲成熟開源框架，意味用戶喺享受靈活同可擴展性嘅同時，亦能保持良好嘅穩定性同性能。配合 Claude Desktop 等 AI 助手，數據分析同可視化工作更趨智能化，直接用自然語言生成儀表板，令數據背後嘅洞察更快被發掘。
對香港呢類高度重視數據驅動決策嘅市場嚟講，Vizro 提供嘅方案特別適合金融、零售、公共服務等行業。未來，隨住 AI 助手與開源工具嘅結合日益緊密，數據可視化將會更貼近日常業務人員嘅操作習慣，推動企業真正實現數據民主化。
不過，對於高級用戶嚟講，如何靈活調整配置文件以適應更複雜嘅數據需求，仍然係一項挑戰。開發團隊若能持續優化用戶體驗，並擴充更多範例與模板，將更有助於普及與推廣。
總括而言，Vizro MCP 喺數據可視化領域中，帶嚟咗一股新風潮，值得香港數據分析社群密切關注及嘗試，特別係結合本地數據生態，探索更多創新應用場景。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
