CSV转JSON转换器

解决什么问题

CSV 与 JSON 是两种最常见的数据交换格式，但在工程实践中，两者之间的转换往往充满琐碎的细节：一个 GBK 编码的导出文件可能在默认 UTF-8 的读取逻辑下直接乱码；分隔符未必是逗号，也可能是制表符或分号；首行是注释还是表头需要人工确认；最终想要的 JSON 结构是 records 列表、二维 values 数组，还是 split 后的列名与数据分离，不同下游消费方要求各不相同。手工写脚本处理这些边界条件既重复又容易出错，尤其是面对编码探测、分隔符嗅探这类"只有踩过才知道"的问题时。

这个技能如何工作

该技能是一个基于 FastMCP 的 MCP 服务器，把 CSV→JSON 的转换逻辑封装成可被大模型调用的工具函数。大模型本身作为路由层，负责理解用户意图、选择工具并提取参数，真正的转换由代码层执行。

核心提供三个工具：

• get_csv_info：先摸清文件底细。返回文件大小、估算行数、列数、列名列表、示例数据、编码与检测到的分隔符，为后续转换决策提供依据。
• convert_csv_file：文件到文件的转换。除了常规的分隔符、编码、skip_rows、header 参数外，还支持 orient 参数控制输出形态（records、values、split），以及 indent 控制缩进。
• convert_csv_string：直接处理内存中的 CSV 字符串，适用不落盘的数据流场景。相比文件版本，orient 额外支持 index 与 table 两种结构。

使用前有一个强制前提：必须配置 API 密钥。首次运行时若 scripts.config.settings.api_key 为空，模型会通过 AskUserQuestion 主动向用户索取，随后调用 scripts.config.set_api_key(key) 持久化保存。缺少密钥时不允许自行搜索或编造数据。

适用边界与注意点

• 调用前需确认密钥已配置，否则流程会中断在第一步。
• 文件类工具要求传入有效的 file_path，路径不存在会抛出 FileNotFoundError；格式错误则报 ValueError。
• get_csv_info 返回的 row_count 是估算值，并非精确计数，不要把它当作严格的行统计使用。
• 编码支持覆盖 utf-8、gbk、gb2312 等常见类型，但遇到罕见编码仍需先转换。
• 当参数缺失时，模型会通过 AskUserQuestion 补齐，而非猜测默认值。