NVEIL

Name: NVEIL
Author: nveil-ai

제작자: nveil-ai버전 1.3.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.nveil-ai/nveil

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Data processing and visualization toolkit — 50+ chart types, raw data stays local.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오
입력해야 할 값: NVEIL_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: NVEIL_API_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "nveil": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nveil",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "NVEIL_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add nveil --env NVEIL_API_KEY=your-value -- uvx nveil mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "nveil": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nveil",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "NVEIL_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "nveil": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nveil",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "NVEIL_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

NVEIL_API_KEY 비밀 필수 env
NVEIL planning service API key. Obtain at https://nveil.com.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 nveil-ai 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 2758개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 2758개 중 7%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2758개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

NVEIL, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: NVEIL_API_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.3.0)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

제작자: GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

내 컴퓨터에서 실행★ 16,165MIT5개월 전 업데이트

설치

Claude Real Video

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

내 컴퓨터에서 실행★ 2,284MIT2개월 전 업데이트

설치

Figma MCP Server

제작자: figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

클라우드에서 실행★ 2,15213개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

NVEIL Toolkit

Describe your data. Get production charts. Your data stays local.

Quickstart • API Reference • Examples • Changelog

NVEIL is an AI-powered data visualization toolkit. Write one line of natural language, and NVEIL processes your data and generates publication-ready visualizations — no chart code, no hallucinations, no data leaving your machine.

import nveil

nveil.configure(api_key="nveil_...")

Pass a file path directly — no DataFrame loading required.

spec = nveil.generate_spec("Revenue by region, colored by quarter", "sales.csv")

fig = spec.render("sales.csv") # 100% local — no API call nveil.show(fig) # opens in browser

From your shell

After pip install nveil the nveil command is on your $PATH:

export NVEIL_API_KEY=nveil_...

Ground yourself on the dataset (shape / dtypes / head preview)

nveil describe sales.csv

Generate HTML + PNG + a reusable .nveil spec, print the explanation

nveil generate "Revenue by region, colored by quarter" \ --data sales.csv --format all --explain

Re-render an existing spec on fresh data — no API call

nveil render chart.nveil --data new_sales.csv

For AI agents (Claude Code / Claude Desktop / Cursor / Codex / …)

NVEIL ships first-class integrations:

# Claude Code / Claude Desktop — install the bundled skill

nveil install-skill

Claude Desktop, Cursor, any MCP client — add an MCP server:

{"mcpServers": {"nveil": {"command": "nveil", "args": ["mcp"]}}}

nveil mcp # stdio server; launched by the MCP client

Why NVEIL?

Capability	NVEIL	Chatbot data analysis¹	LLM-to-viz libraries²	Traditional plotting³
Natural-language input	✓	✓	✓	✗
Raw data stays on your machine	✓	✗	✗	✓
Only schema + stats sent to server	✓	✗	✗	N/A
Deterministic, reproducible output	✓	✗	✗	✓
Offline re-rendering, zero API calls	✓	✗	✗	✓
Portable saved specs (`.nveil` files)	✓	✗	✗	✗
2D + 3D + geospatial + scientific	✓	2D	2D	varies
Multi-backend (Plotly, VTK, DeckGL)	✓	✗	✗	✗
Data processing engine	✓	✓	partial	✗

¹ ChatGPT Advanced Data Analysis, Claude Analysis tool, Gemini Data Agent · ² PandasAI, LIDA, Julius, Vanna · ³ Plotly, Matplotlib, Seaborn

How It Works

Your Data ──> Toolkit ──metadata only──> NVEIL AI ──> Processing Plan ──> Local Execution ──> Result

^ ^ raw data stays here raw data stays here

You describe what you want in plain language
NVEIL AI plans the data processing and visualization (only metadata is sent — column names, types, statistics)
The Toolkit executes locally — joins, aggregations, pivots, rendering — all on your machine
You get a figure — Plotly, VTK, or DeckGL, auto-selected for your data

Key Features

🧠 Two Engines in One

Data processing (joins, pivots, aggregations, geocoding, time series) AND visualization generation from a single prompt.

🔒 Data Privacy by Design

Raw data never leaves your machine. Only column names, types, and aggregate statistics are sent.

📈 Multi-Backend Rendering

Auto-detects the best engine: Plotly (2D charts), VTK (3D/medical), DeckGL (geospatial).

🧪 Auditable Results

⚡ Offline Rendering

spec.render() runs 100% locally with zero API calls.

💾 Reusable Specs

Save to .nveil files, reload later, render on new data — no server needed.

Beyond Simple Charts

NVEIL handles geospatial heatmaps, 3D volumes, scientific visualizations, medical imaging (DICOM), biosignal data (EDF/EDF+), network graphs, and 50+ other visualization types — all from natural language.

Save Once, Render Forever

# Generate once (API call)

spec = nveil.generate_spec("Monthly trend by category", df) spec.save("trend.nveil")

Reload anywhere — no API call, no server, no cost

spec = nveil.load_spec("trend.nveil") fig = spec.render(fresh_data) nveil.save_image(fig, "report.png")

Installation

pip install nveil

Requirements: Python 3.10+

Getting Started

Create an account at app.nveil.com
Generate an API key in Settings
Start visualizing

import os

import nveil

nveil.configure(api_key=os.environ["NVEIL_API_KEY"])

spec = nveil.generate_spec("scatter plot of price vs area", df) fig = spec.render(df) nveil.show(fig)

See the examples/ directory for more usage patterns.

Documentation

Full documentation is available at [docs.nveil.com](https://docs.nveil.com):

Quickstart Guide
Core Concepts — sessions, specs, and the two-stage flow
API Reference — full reference for all public functions
Privacy Model — what data is sent, what stays local
Examples — bar charts, multi-dataset, offline rendering

Contributing

Contributions are welcome under the project's Contributor License Agreement. Bug reports and feature requests are welcome via GitHub Issues.

License

GNU AGPL v3 or later. See LICENSE. Commercial dual-licensing is available — contact pierre.jacquet@nveil.com.

Website • Documentation • Platform

NVEIL

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Figma Context MCP

Claude Real Video

Figma MCP Server

제작자의 README

Pass a file path directly — no DataFrame loading required.

From your shell

Ground yourself on the dataset (shape / dtypes / head preview)

Generate HTML + PNG + a reusable .nveil spec, print the explanation

Re-render an existing spec on fresh data — no API call

For AI agents (Claude Code / Claude Desktop / Cursor / Codex / …)

Claude Desktop, Cursor, any MCP client — add an MCP server:

{"mcpServers": {"nveil": {"command": "nveil", "args": ["mcp"]}}}

Why NVEIL?

How It Works

Key Features

🧠 Two Engines in One

🔒 Data Privacy by Design

📈 Multi-Backend Rendering

🧪 Auditable Results

⚡ Offline Rendering

💾 Reusable Specs

Beyond Simple Charts

Save Once, Render Forever

Reload anywhere — no API call, no server, no cost

Installation

Getting Started

Documentation

Contributing

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