Trae x Vizro：低代码构建专业数据可视化仪表板的高效方案

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前言

在数据驱动决策的时代，快速将原始数据转化为直观、专业的可视化仪表板，是业务分析、战略规划的核心需求。然而，传统数据可视化流程往往面临“技术门槛高”“开发周期长”“设计与功能难以平衡”的痛点——非技术人员难以独立完成仪表板开发，而工程师则需花费大量时间编写基础代码、调试交互逻辑。

为解决这一问题，我们引入Vizro（Python开源低代码可视化工具包） 与Trae的集成方案。借助蓝耘MCP提供的Vizro专属多能力组件（MCP），可无缝连接Vizro的低代码优势与自动化部署能力，让用户无需复杂编码，即可快速构建、部署可生产级别的数据可视化应用。这种集成不仅大幅缩短开发周期，还能确保仪表板的专业性与可维护性，让业务人员聚焦数据洞察，工程师专注核心功能优化。

一.核心工具与优势解析

在正式操作前，先通过核心能力与优势对比，明确图片素描MCP工具的核心价值：

其核心优势在于：零设计门槛、高兼容性、强灵活性——无论是普通用户快速处理一张自拍，还是设计师批量加工素材，都能通过简单配置满足需求，且输出效果专业、文件保存路径清晰。

二.操作步骤：从安装到生成素描效果

第一步. 获取MCP配置代码

进入 Vizro 主页，进入图片素描MCP主页，如下： 这里我们进入工具详情，点击链接，获得 json 代码，复制

第二步：下载

Vizro基于Python开发，需先完成本地环境配置，确保后续与MCP服务顺畅对接。

1. 安装Python：确保本地安装Python 3.9~3.13版本（Vizro官方推荐兼容版本），可通过Python官网下载安装。
2. 安装Vizro包：打开终端，执行以下命令完成Vizro核心包与依赖安装：

   # 安装Vizro核心工具包
   pip install vizro
   # （可选）若需AI生成功能，安装Vizro-AI扩展包
   pip install vizro_ai
   

3. 验证安装：安装完成后，在终端执行python -c "import vizro; print(vizro.__version__)"，若输出当前版本号（如0.4.0），则环境配置成功。
4. 这里我们选择直接通过 uvx 安装

第三步：在 Trae 中导入 MCP 配置并建立连接

1. 打开 Trae AI功能管理：打开 Trae 客户端，点击右上角的齿轮图标；

2. 选择手动添加“MCP”：选择“MCP”，点击“手动添加”；

3. 导入 JSON 配置文件：粘贴第一步复制的JSON文件，点击“确定”；

4. 检验：如下图所示，就是配置好了

5. 创建“智能体”：选择“智能体”，点击“创建”； 在“工具”那里选择我们刚才创建好的MCP； 下面是一个详细的提示词示例：

     你是资深数据可视化工程师，精通Vizro工具包的全流程使用，需以专业、高效的方式解决数据可视化需求：
     - 角色与能力：熟练运用Vizro的低代码配置（Python/Pydantic/JSON/YAML），支持柱状图、散点图、地图等20+图表类型；可通过Vizro-AI将自然语言需求转化为可视化代码，优化仪表板交互逻辑（如筛选器、联动效果）。
     - 工作流程：先明确用户需求（如“分析各地区销售额趋势，需支持按季度筛选”），调用Vizro MCP的“generate_viz_code”功能生成基础代码，结合数据格式（如CSV/Excel/数据库连接）调整配置，最终输出可运行的仪表板代码与部署指南。
     - 规则与偏好：优先遵循视觉设计最佳实践（如配色一致性、标签清晰度）；确保仪表板响应式适配（支持桌面/平板查看）；代码需包含注释，便于用户二次修改。

6. “完成”：创建好了是这样的。 并且8月蓝耘还在举办 MaaS 特价/折扣资源包和周周抢免费无门槛代金券活动

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三. 实战：用Vizro MCP快速构建仪表板

以“鸢尾花数据集分析仪表板”为例，演示如何通过智能体+MCP实现低代码开发。

1. 提出需求

在Trae智能体对话界面输入需求：“基于鸢尾花数据集（iris），构建包含两个图表的仪表板：①散点图（展示花瓣长度与宽度的关系，按品种分组）；②直方图（展示萼片长度分布，按品种筛选），需添加品种、萼片长度的筛选器控件。”

2.智能体生成代码

智能体会自动调用Vizro MCP的“generate_viz_code”功能，分析需求后输出可运行的Python代码，示例如下：

import pandas as pd
import vizro as vz
import vizro.models as vm
import vizro.plotly.express as px

# 加载鸢尾花数据集
df = pd.read_csv('data.csv')  # 换成文件地址

# 创建散点图：花瓣长度与宽度的关系，按品种分组
scatter_fig = px.scatter(
    df, 
    x="PetalLength", 
    y="PetalWidth", 
    color="Species", 
    title="花瓣长度与宽度的关系",
    labels={"PetalLength": "花瓣长度", "PetalWidth": "花瓣宽度", "Species": "品种"}
)

# 创建直方图：萼片长度分布，按品种筛选
hist_fig = px.histogram(
    df, 
    x="SepalLength", 
    color="Species", 
    barmode="overlay",
    title="萼片长度分布",
    labels={"SepalLength": "萼片长度", "count": "数量", "Species": "品种"}
)

# 创建仪表板页面
page = vm.Page(
    title="鸢尾花数据集分析",
    components=[
        vm.Graph(figure=scatter_fig),
        vm.Graph(figure=hist_fig)
    ],
    controls=[
        # 品种筛选器
        vm.Filter(column="Species"),
        # 萼片长度筛选器
        vm.Filter(column="SepalLength")
    ],
    layout=vm.Layout(grid=[[0, 1]])
)

# 创建仪表板模型
dashboard = vm.Dashboard(pages=[page])

# 构建并运行应用
if __name__ == "__main__":
    app = vz.Vizro()
    app.build(dashboard)
    app.run(debug=True)

这是我们的输出结果：

3.查看运行结果

打开这个页面，我们就可以看到，它已经帮我们实现页面可视化了：

4.优化与部署

若需调整样式（如配色、字体），可在代码中添加vm.Theme配置；若需多页面切换，可新增vm.Page并添加到Dashboard的pages列表中。

Vizro MCP核心功能解析

Vizro MCP提供6大核心能力，覆盖从代码生成到部署的全流程需求：

get_vizro_chart_or_dashboard_plan

主要功能： 获取创建 Vizro 图表或仪表板的说明。当被要求创建 Vizro 相关内容时，首先调用此工具。

必须始终先以 advanced_mode=False 调用，若 JSON 配置不再够用，再以 advanced_mode=True 再次调用。

参数：

• user_plan：用户想要创建的 Vizro 内容类型。

advanced_mode：仅当需要使用自定义 CSS、自定义组件或自定义操作时调用。如果需要高级图表，无需使用 advanced_mode=True 调用此工具，而是在 validate_dashboard_config 工具中使用 custom_charts。

返回： 创建 Vizro 图表或仪表板的说明。

get_model_json_schema

主要功能： 获取指定 Vizro 模型的 JSON 模式。

参数：

• model_name：要获取模式的 Vizro 模型的名称（例如，“Card”、“Dashboard”、“Page”）

返回： 所请求的 Vizro 模型的 JSON 模式

get_sample_data_info

主要功能： 如果用户未提供数据，使用此工具获取样本数据信息。

可将以下数据用于以下用途：

• iris（鸢尾花数据集）：主要是数值型数据，包含一个分类列，适用于散点图、直方图、箱线图等。
• tips（小费数据集）：包含数值型和分类列的混合数据，适用于条形图、饼图等。
• stocks（股票数据集）：股票价格数据，适用于折线图、散点图，通常适用于随时间变化的数据。
• gapminder（盖普曼德数据集）：人口统计数据，适用于折线图、散点图，通常适用于涉及地图或多分类的内容。

参数：

• data_name：要获取样本数据的数据集名称

返回： 包含数据集相关信息的数据信息对象

load_and_analyze_data

主要功能：

用于了解本地或远程数据文件。必须使用绝对路径或 URL 调用。

支持的格式：

• CSV（.csv）
• JSON（.json）
• HTML（.html, .htm）
• Excel（.xls, .xlsx）
• 开放文档电子表格（.ods）
• Parquet（.parquet）

参数：

• path_or_url：数据文件的绝对（重要！）本地路径或 URL

返回： 包含 DataFrame 信息和元数据的 DataAnalysisResults 对象

validate_dashboard_config

主要功能：

验证 Vizro 模型配置。当你有完整的仪表板配置时，务必运行此工具。

如果验证成功，该工具将返回 Python 代码；如果是远程文件，将返回图表的 py.cafe 链接。如果 auto_open 为 True，PyCafe 链接将在你的默认浏览器中自动打开。

参数：

• dashboard_config：表示 Vizro 仪表板模型配置的 JSON 字符串或字典
• data_infos：包含数据文件相关信息的 DFMetaData 对象列表
• custom_charts：包含仪表板中自定义图表相关信息的 ChartPlan 对象列表
• auto_open：是否在浏览器中自动打开 PyCafe 链接

返回： 包含状态和仪表板详情的 ValidationResults 对象

validate_chart_code

主要功能：

验证用户创建的图表代码，也可选择在浏览器中打开 PyCafe 链接。

参数：

• chart_config：带有图表配置的 ChartPlan 对象
• data_info：要在图表中使用的数据集的元数据
• auto_open：是否在浏览器中自动打开 PyCafe 链接

返回： 包含状态和仪表板详情的 ValidationResults 对象

Vizro工具包核心优势

1. 低代码高效开发：无需精通前端技术，通过几行Python代码或JSON配置，即可构建多图表、多控件的仪表板（传统方案需数百行代码，Vizro可缩短80%开发时间）。
2. 专业视觉设计：内置视觉设计最佳实践（如配色方案、图表布局、标签规范），默认生成的仪表板符合企业级审美，无需额外设计调整。
3. 高度灵活可定制：支持高级用户通过Python、JavaScript、CSS扩展功能（如自定义图表交互逻辑、添加企业Logo），兼顾“低代码便捷性”与“定制化需求”。
4. AI赋能创新：Vizro-AI扩展包支持“自然语言→可视化代码”转化，例如输入“展示各国家GDP与寿命的关系，按大洲分组”，即可自动生成气泡图代码。
5. 生产级部署能力：基于Plotly Dash底层框架，支持大规模数据处理（百万级数据量无卡顿），可直接部署到云服务器，支持多用户同时访问。

总结

通过“Trae + Vizro”的集成方案，我们打破了数据可视化的技术壁垒，构建了一套“需求→代码→部署→分享”的全自动化工作流。无论是业务分析师快速制作临时报表，还是工程师开发企业级数据平台，这套方案都能兼顾“效率”与“专业性”——业务人员无需学习复杂编码，即可通过自然语言生成可视化结果；工程师则可借助MCP的自动化能力，减少重复工作，聚焦核心功能优化。

对于追求数据驱动决策的团队而言，Trae x Vizro的组合，不仅是“工具的集成”，更是“工作流的革新”。它让数据可视化从“工程师专属任务”，转变为“全员可参与的高效协作”，真正实现“让数据说话，让洞察更快落地”。