Visivo CLI
BI как код: дашборды в YAML, семантический слой и локальный MCP-сервер, через который агент черновит графики.
- 104 ★ репозитория
- Последний коммит
- GPL-3.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Сервер MCP читает данные подключенных источников и принимает записи без авторизации на localhost.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/visivoОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Сервер MCP читает данные подключенных источников и принимает записи без авторизации на localhost.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Visivo описывает источники данных, семантический слой и дашборды в YAML. Проект лежит в git, правка дашборда проходит как ветка и pull request. Команда `visivo serve` запускает локальный сервер, перестраивает проект при каждом сохранении и открывает рабочее пространство: здесь изучают источник, составляют инсайты на живых данных, собирают раскладку перетаскиванием и коммитят результат обратно в YAML. Для агентов сервер отдает MCP по адресу `http://localhost:8000/api/mcp/`. Инструменты `list_*`, `get_*`, `validate_*` и `write_*` работают с источниками, моделями, метриками, графиками и дашбордами, а `query_source`, `profile_model` и `preview_insight` читают данные. Консультанты по графикам и скиллы `choose-a-chart`, `design-a-dashboard` и `make-it-interactive` кодируют правила для типов Plotly. Агент не пишет в файлы и не коммитит: каждая запись остается черновиком, который проверяет человек.
Для кого. Аналитикам и инженерам данных, которые держат отчеты в git и хотят поручить агенту черновики графиков по общим метрикам.
Подходит, если
- Дашборд должен проходить ревью в pull request вместе с остальным кодом.
- Метрику выручки определяют один раз, и все графики считают ее одинаково.
- Агент собирает модель, графики и дашборд по пустому проекту через MCP.
- Фильтры в браузере должны переагрегировать данные без запросов к хранилищу.
Не подходит, если
- Отчеты строят нетехнические коллеги, которым привычнее кликать в готовой BI-системе.
- Нужна версия Python ниже 3.12 без установки бинарного файла.
- Агент должен сам коммитить изменения: инструмент намеренно оставляет их черновиками.
Пример запроса к агенту
Прочитай семантический слой проекта, добавь метрику среднего чека и черновик графика по неделям с фильтром по городу.Ограничения
Для установки через pip нужен Python 3.12 и новее. Отдельный бинарный файл, установленный командой `curl -fsSL https://visivo.sh | bash`, доступен для macOS 15 и выше, Linux x86_64 и Windows через WSL. MCP-сервер на localhost работает без авторизации, поэтому его адрес нельзя открывать наружу. Встроенный агент использует ваш ключ Anthropic, OpenAI или Google либо вывод через аккаунт Visivo Cloud. Публикация предварительных стадий требует Visivo Cloud, локальная работа без него идет полностью. Лицензия проекта GPL-3.0.
Как отключить. Удалите запись `visivo` командой `claude mcp remove visivo` и остановите `visivo serve`. Пакет удаляют через `pip uninstall visivo`, бинарный файл лежит в `~/.visivo/bin`.
Частые вопросы
Как подключить агента к Visivo?
Запустите `visivo serve` и выполните `claude mcp add --transport http visivo http://localhost:8000/api/mcp/`. Cursor, Gemini CLI и другие клиенты MCP используют тот же адрес.
Может ли агент испортить YAML?
Нет, записи агента попадают в черновики. Вы просматриваете их в рабочем пространстве и сами коммитите или отбрасываете.
Как быстро получить рабочий пример?
Выполните `visivo init --example ev-sales`: команда создаст проект, запустит сервер и откроет браузер. Есть еще примеры `github-releases` и `college-football`.
Работают ли фильтры без запросов к хранилищу?
Да, входные элементы фильтруют, делят и сортируют заранее рассчитанные данные прямо в браузере через DuckDB-WASM.
Где хранить правила именования и определения?
В файле `AGENTS.md`, который создает `visivo init`: встроенный агент и внешний клиент читают его перед записью.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыvi-sql — терминальный клиент для SQL-баз со встроенным MCP-сервером: агент видит схему и пишет запросы прямо в ваш редактор
CLI превращает CSV, JSON и вывод бенчмарков в интерактивные графики ECharts и статистику в одном файле HTML для людей и агентов
MCP Dashboards — интерактивные графики в чате
MCP Dashboards
32 инструмента строят интерактивные графики, KPI-виджеты и дашборды прямо в диалоге с Claude Desktop, VS Code и другими клиентами
FlexViz строит интерактивные дашборды на 100 млн строк, а агент отдает ссылку и читает, что вы выделили на графиках.
Semiotic MCP
Semiotic
MCP-сервер библиотеки Semiotic: агент подбирает тип графика, рисует SVG и сам проверяет конфигурацию по схеме компонентов.
Язык визуализации для агентов и MCP-сервер: из простой семантической спецификации собираются аккуратные графики
Коротко о README
Рассказано, как за минуту получить дашборд, чем проект отличается подходом к CI и семантическому слою, и как подключить агента. Остальное вынесено на сайт документации.