Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt
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Ranuk DataCanvas BI

von RanuK12Version 1.0.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryio.github.RanuK12/datacanvas

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Interactive data visualization and executive PDF dashboards for ChatGPT, Claude, and Cursor.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://datacanvas.ranuk.dev/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http datacanvas https://datacanvas.ranuk.dev/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "datacanvas": {
      "url": "https://datacanvas.ranuk.dev/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "datacanvas": {
      "type": "http",
      "url": "https://datacanvas.ranuk.dev/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://datacanvas.ranuk.dev/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto RanuK12 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2183 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 71 % der anderen 2183 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2183 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Ranuk DataCanvas BI sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 13 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Läuft in der Cloud★ 7.620MITAktualisiert vor 2 Monaten
Installieren

Excel MCP Server

von haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Läuft auf deinem Computer★ 4.276MITAktualisiert vor 6 Tagen
Installieren

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Läuft auf deinem Computer★ 847MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

DataCanvas — ChatGPT Plugin Extension (MCP)

Desarrollado y operado por Ranuk IT Solutions (Emilio Ranucoli)

Transforma cualquier conjunto de datos (CSV, TSV, JSON, Excel) en un tablero analítico interactivo en tiempo real directamente en la interfaz de ChatGPT (thread_panel lateral y global sidebar), con exportación ejecutiva de PDFs vectoriales de alta fidelidad (>400KB) y funnel externo a monetización SaaS.

🎯 Resumen Ejecutivo

DataCanvas resuelve la principal limitación del análisis de datos en ChatGPT: la estaticidad. Cuando un usuario proporciona datos tabulares, en lugar de recibir una tabla de texto plano o una imagen estática generada con Matplotlib, DataCanvas despliega un Conversation Panel interactivo con filtros en vivo, selector dinámico de tipos de gráficos y tarjetas KPI reactivas.

Por qué este modelo genera negocio:
  • Costo de Adquisición (CAC) = $0: Tráfico orgánico impulsado por el directorio global de OpenAI (~1.2B WAU) y triggers contextuales de conversación.
  • Costo de Cómputo Cliente = $0: Las agregaciones analíticas corren en el navegador del usuario vía DuckDB-WASM y Apache ECharts.
  • Monetización 100% Externa: Cumple de forma estricta las normativas de OpenAI. Cero cobros digitales dentro del plugin; todo upgrade a planes Pro ($19/mes o $190/año) se realiza vía Stripe Hosted Checkout en un dominio controlado por Ranuk IT Solutions, sin comisiones ni revenue-share.

🏗️ Arquitectura del Sistema

sequenceDiagram

autonumber actor User as Usuario en ChatGPT participant GPT as ChatGPT (LLM) participant MCP as Servidor MCP (FastAPI :7800) participant UI as Panel UI (Iframe Sandboxed) participant Engine as Ranuk Report Engine participant Stripe as Stripe Checkout (Externo)

User->>GPT: "Armame un dashboard interactivo de este CSV" GPT->>MCP: Call tool: datacanvas_render_dashboard(title, raw_data) MCP-->>GPT: Return metadata OpenAIUiToolMetadata (ui://datacanvas/dashboard) GPT->>UI: Despliega Iframe en el panel lateral vía postMessage User->>UI: Filtra datos, alterna gráficos y examina KPIs UI->>UI: Agregación client-side sin costo de cómputo para el backend User->>UI: Click en "Exportar Reporte Ejecutivo PDF" alt Usuario Gratuito UI->>Engine: Genera reporte con watermark Ranuk Engine-->>UI: Descarga PDF oficial (>400KB) + Modal Upgrade else Click en "Desbloquear Pro / White-Label" UI->>User: window.open("https://datacanvas.ranuk.dev/checkout") User->>Stripe: Pago de suscripción ($19/mo) Stripe->>MCP: Webhook asienta cobro en income_ledger.json end

📦 Estructura del Repositorio

rk-mcp-datacanvas/

├── manifest.json # Especificación oficial de OpenAI Plugin Extension ├── README.md # Manual de arquitectura, despliegue y operaciones ├── server/ │ ├── main.py # Servidor FastAPI (Protocolo MCP JSON-RPC + UI Server) │ ├── tools.py # Definición analítica y schemas OpenAIUiToolMetadata │ └── report_bridge.py # Conexión al motor ranukita_report.py ├── ui/ │ └── index.html # Frontend interactivo para el iframe (Tailwind + ECharts) ├── scripts/ │ ├── rk-mcp-pack.py # Validador y empaquetador para Apps Management (.zip) │ └── rk-mcp-growth.py # Cron diario de health check, leads B2B y sync con ledger ├── tests/ │ └── test_mcp_server.py # Suite de tests (MCP handshake, tools y reportes) ├── submission/ │ ├── video_script.md # Guion de 75 segundos para el revisor de OpenAI │ └── test_cases.json # Casos de prueba reproducibles para el submission └── dist/ └── rk-mcp-datacanvas.zip # Paquete validado y listo para envío

💎 Modelo de Oferta: Free vs. Pro

CaracterísticaDataCanvas Free (In-Plugin)DataCanvas Pro ($19/mes o $190/año)
Visualización interactiva en ChatGPTIlimitadaIlimitada
Gráficos dinámicos (Barras, Líneas, Donut)SíSí + Mapas de Calor y Funnels
Filtros en tiempo real vía DuckDB-WASMSíSí
Exportación de Reportes PDF3 reportes/mes (con marca de agua)Ilimitados, White-Label y >400KB
Persistencia de plantillas en Sidebar1 plantillaIlimitadas
Conexión con PostgreSQL / BigQueryNoSí
Licencia On-Premise para empresasNoDisponible ($490 un solo pago)

🤖 Manual de Operaciones: Distribución de Tareas

Para garantizar que el sistema funcione de forma autónoma y minimice la carga manual, los roles están distribuidos entre el equipo de agentes de Ranukita y Emilio:

👤 Tareas de Emilio (Única vez — ~5 minutos):
  1. Subir paquete en OpenAI: Ingresar a OpenAI Developer Dashboard / Apps Management, crear nueva aplicación y subir el archivo dist/rk-mcp-datacanvas.zip.
  2. Video de Submission: Grabar un walkthrough de 75 segundos siguiendo el guion submission/video_script.md.
  3. Dominio Público: Asignar el túnel DNS datacanvas.ranuk.dev hacia el servidor local (ej. Cloudflare Tunnel hacia el puerto 7800).
🤖 Tareas de los Agentes de Ranukita (Automáticas 24/7):
  • Director Comercial: Revisa semanalmente la tasa de conversión a checkout y valida las metas de ingresos en el ledger.
  • Vendedor: Monitorea los correos empresariales registrados en descargas de reportes para enviar propuestas de licencia Enterprise ($490 a $1,500).
  • Dev-Bounties / NEXUS: Mantiene el servidor MCP activo, atiende issues de formato de datos y corre los tests de regresión.
  • Cron Diario (`rk-mcp-growth.py`):
  • Corre a las 10:00 AM todos los días.
  • Verifica el uptime del servidor.
  • Registra las transacciones externas de Stripe directamente en ~/.ranukita/income_ledger.json.
  • Emite el reporte de crecimiento en ~/.ranukita/buzon/.

🚀 Guía de Inicio Rápido

1. Ejecutar Tests de Verificación
python3 -m unittest tests/test_mcp_server.py
2. Iniciar Servidor MCP Localmente
python3 server/main.py

El servidor iniciará en http://127.0.0.1:7800

3. Exponer con Túnel Cloudflare (para pruebas con OpenAI)
cloudflared tunnel --url http://127.0.0.1:7800
4. Regenerar el Paquete de Envío
python3 scripts/rk-mcp-pack.py
5. Ejecutar Cron de Crecimiento Manualmente
python3 scripts/rk-mcp-growth.py
PopNx fragen