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Como validar visualizações de dados com sua IA

Conecte este MCP ao seu cliente de IA uma única vez. Seu agente passará a auditar gráficos para encontrar decepções matemáticas ou visuais.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como posso usar IA para verificar se meus gráficos são enganosos?

Sua IA utiliza o Data Analysis Prover para escanear dados visuais em busca de eixos Y truncados, escalas distorcidas ou proporções incompatíveis. Ela sinaliza esses erros para que você possa corrigi-los antes de apresentá-los. Você receberá um detalhamento de cada distorção visual encontrada.

Onde cada problema é registrado.

Resultados da auditoria

A IA categoriza cada discrepância encontrada nestes quatro grupos.

ESCALA

Integridade dos eixos

A IA identifica eixos Y truncados ou bases que não começam no zero para exagerar tendências. Você recebe o motivo matemático exato do erro na escala.

PROPORÇÃO

Erros de razão visual

Ela detecta efeitos 3D ou exageros de área que fazem pequenas mudanças parecerem enormes. Você verá onde o peso visual não condiz com os números reais.

DADOS

Incompatibilidade de valores

O agente compara a altura visual de barras ou pontos com o conjunto de dados original. Ele sinaliza qualquer elemento visual que não alinhe com os valores reais.

HUMANO

Julgamento final

A IA destaca as decepções mais graves para sua revisão. Você decide se o gráfico precisa de um redesenho total ou apenas um ajuste pontual.

O fluxo

O que sua IA faz quando os dados chegam.

A IA não apenas olha para a imagem: ela cruza o visual com a matemática.

  1. Escaneamento visual

    Seu agente analisa o gráfico para identificar eixos, legendas e pontos de dados. Ele mapeia a estrutura visual para preparar a auditoria.

    validate_data_analysis

  2. Verificação de escala

    A IA checa se o eixo Y começa no zero ou se os intervalos são consistentes. Ela busca truques usados para fazer o crescimento parecer mais íngreme do que é.

    validate_data_analysis

  3. Auditoria matemática

    Ela realiza uma checagem entre a representação visual e os números de origem. Isso detecta casos onde uma barra está muito mais alta do que deveria.

    validate_data_analysis

  4. Relatório de erros

    O agente compila uma lista de todos os elementos enganosos encontrados. Ele apresenta esses pontos como ações práticas para você corrigir.

    validate_data_analysis

Teste

Copie estes comandos para começar.

Cole estes comandos diretamente no seu chat para iniciar a auditoria.

Pontos de partida

Substitua o texto entre colchetes pelos seus arquivos ou links específicos. Estes são apenas exemplos para iniciar a conversa.

Data Analysis Prover Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Data Analysis Prover capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "data-analysis-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Verifique se este gráfico de barras do meu Google Sheets possui eixos Y truncados.

  • Este gráfico de linhas no meu arquivo CSV local usa uma escala enganosa?

  • Audite as proporções neste print da minha pasta de projeto.

  • Analise os dados deste arquivo Excel e me diga se o gráfico de pizza é desonesto.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Comece aqui

Conecte o Data Analysis Prover uma vez e comece a perguntar.

Basta clicar no link para conectar o MCP ao seu cliente. Suas credenciais ficam criptografadas e você pode começar a auditar gráficos imediatamente.

Conectar Data Analysis Prover à sua IA

FAQ

Como funciona esta tarefa

  • 01

    A IA pode consertar o gráfico para mim?

    Não. A IA identifica os erros e aponta o que está errado, mas você deve fazer as alterações visuais na sua ferramenta de gráficos.

  • 02

    A IA altera meus arquivos de dados originais?

    Não. A IA apenas lê seus dados para realizar a validação. Ela nunca escreve ou modifica seus arquivos de origem.

  • 03

    Ela consegue verificar gráficos que são apenas imagens?

    Sim, desde que seu cliente de IA consiga processar a imagem e passar o contexto visual para o MCP.

  • 04

    Ela vai detectar cada erro minúsculo?

    Ela detecta decepções matemáticas e estruturais. Não detecta escolhas de design subjetivas, como preferência de cores ou fontes.

  • 05

    A IA pode gerar novos gráficos?

    Não. Este MCP foi construído para validar visualizações existentes, não para criar novas.

  • Mais dúvidas sobre o Data Analysis Prover? A página do Connector responde. Veja tudo o que o Data Analysis Prover Connector pode fazer

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