Auto Visualiser 扩展
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Auto Visualiser 扩展让 goose 能在对话中自动生成交互式数据可视化。这个内置扩展使用 MCP Apps,在 goose Desktop 中内联渲染图表、图形、地图和示意图。
本指南介绍如何启用并使用 Auto Visualiser MCP 服务器。
配置
- goose Desktop
- goose CLI
- Click the button in the top-left to open the sidebar
- Click
Extensionsin the sidebar - Toggle
Auto Visualiseron
- 运行
configure命令:
goose configure
- 选择
Toggle Extensions
┌ goose-configure
│
◇ What would you like you configure?
│ Toggle Extensions
│
◆ Enable extensions: (use "space" to toggle and "enter" to submit)
│ ● autovisualiser
└ Extension settings updated successfully
Auto Visualiser 现在使用 MCP Apps,因此可视化可以在聊天中内联渲染,并在 goose Desktop 中展开为全屏或画中画模式。
可视化类型
Auto Visualiser 会自动判断数据何时适合可视化,并选择最合适的图表或示意图类型。它把这些可视化作为交互式 MCP Apps 渲染在 goose Desktop 中。
| 图表类型 | 说明 | 当提示词暗示以下内容时会选用 |
|---|---|---|
| Sankey 图 | 展示关系和数量的流向数据可视化 | 流向或流程数据 (工作流、漏斗、流程数据集) |
| 雷达图 | 多维数据比较(蛛网图) | 多维比较 (性能指标、功能对比) |
| 环形图/饼图 | 分类数据可视化,支持多张图表 | 分类占比 (百分比拆分、类别分布) |
| 矩形树图 | 用面积比例表示的层级数据 | 层级数据 (嵌套类别、组织结构) |
| 弦图 | 实体之间的关系和流向可视化 | 关系矩阵 (网络连接、交叉引用) |
| 交互式地图 | 使用 Leaflet 带位置标记的地理数据可视化 | 地理信息 (位置数据、坐标、地址) |
| Mermaid 图 | 使用 Mermaid 语法的流程图、时序图、甘特图和其他示意图 | 创建示意图 (流程图、时序图、架构图) |
| 折线图/柱状图/散点图 | 用于数据分析的传统图表类型 | 时间序列数据 (历史数据、随时间变化的趋势) |
可视化示例
Sankey
功能
- 自动检测:goose 会智能为你的数据选择最佳可视化类型
- 交互组件:所有可视化都支持悬停效果、缩放和钻取
- MCP Apps 渲染:可视化作为 MCP Apps 直接在 goose Desktop 中渲染
- 多种显示模式:可视化可以内联显示,并展开为全屏或画中画模式
- 多图表支持:可以在一次回复中渲染多个可视化
- 可定制样式:支持自定义颜色、标签和格式选项
- 导出能力:可视化可以保存为 HTML 文件以便分享
工作原理
当 goose 判断你的数据应该被可视化时,Auto Visualiser 扩展会为所选图表类型返回一个 MCP App。goose Desktop 随后直接在对话中渲染该应用。
根据可视化类型,你可以:
- 在聊天中内联查看
- 展开为全屏,获得更大的工作区
- 在继续对话的同时把它移到画中画模式
使用示例
在这个示例中,我会让 goose 分析一些销售数据,并用 Auto Visualiser 扩展自动可视化。
goose 提示词
我有不同产品类别的季度销售数据。你能帮我理解:
1. 收入在嵌套产品类别中的层级拆分
2. 我们的绩效指标在四个季度中如何比较
3. 客户在销售漏斗流程中的流向
数据如下:
- Electronics:Q1:$150k,Q2:$180k,Q3:$220k,Q4:$195k
- Clothing:Q1:$120k,Q2:$140k,Q3:$160k,Q4:$175k
- Home & Garden:Q1:$80k,Q2:$95k,Q3:$110k,Q4:$125k
goose 输出
我来用三种不同的可视化帮你分析季度销售数据,分别对应你的三个问题。我来创建这些可视化。
首先,可视化收入在产品类别中的层级拆分:



我创建了三个全面的可视化,从不同角度帮助你理解季度销售数据:
1. 层级收入拆分(矩形树图)
矩形树图用面积比例展示收入层级,表示每个类别和季度的相对规模。主要洞察:
- Electronics 是最大的收入来源(合计 $745k)
- Clothing 位居第二(合计 $595k)
- Home & Garden 最小但在增长(合计 $410k)
- 你可以看到每个季度在各类别中的贡献
2. 绩效指标比较(雷达图)
雷达图展示三个产品类别在四个季度中的表现,便于比较:
- Electronics 在 Q3 表现强劲($220k),Q4 略有下降
- Clothing 全年持续增长
- Home & Garden 在所有季度都稳步上升
- 所有类别在 Q3-Q4 表现最强
3. 销售漏斗流向(Sankey 图)
Sankey 图表示客户在销售流程中的流向,流的粗细与收入成比例:
- 展示市场机会如何流向各类别的潜在客户
- 展示从潜在客户到实际销售的转化
- Electronics 的流最粗(收入转化最高)
- Home & Garden 的流最细,但代表增长机会
关键业务洞察:
- 总收入:所有类别合计 $1.75M
- 增长模式:所有类别都呈正增长趋势
- 类别表现:Electronics(42.6%)、Clothing(34%)、Home & Garden(23.4%)
- 季节趋势:Q3 总体上是最强的季度
需要我创建更多可视化,或深入销售数据的某个具体方面吗?
故障排除
-
可视化没有出现:确认 Auto Visualiser 扩展已启用,并且数据符合预期格式。
-
可视化打开了,但内联显示不合适:在 goose Desktop 中尝试全屏模式以获得更多空间。
-
数据格式错误:检查数据结构是否匹配该可视化类型所需的 schema。扩展会提供详细错误信息来引导你。
-
大数据集的性能:对于非常大的数据集,可视化之前请考虑聚合或抽样。

