我们使用FastMCP（HTTP Transport）、pyecharts实现一个MCP Server, 大模型通过加工用户输入的信息，传入的图表类型调用我们不同的 MCP 工具来生成不同的图表，返回图表的URL。我们现在需要支持柱状图、饼图、折线图。我们的流程：

1. 大模型调用MCP 某个图形生成工具，传入响应的参数
2. Pyecharts 根据参数生成图表并渲染成html, 保存到临时文件夹
3. 将html文件渲染或通过一些工具截图生成图片（请注意如果使用截图注意截图的尺寸， 不要截取的不完整也不能过度留白）
4. 将生成的图片上传到MinIO并返回URL

如果你不清楚 FastMCP、pyecharts 如何使用，请使用/context7 进行文档搜索

另外：

- 配置文件我们使用Dynaconf 进行管理
- 日志我们使用loguru

Input: 请创建一个虚拟环境，并安装相关依赖

Output:
#  Update Todos
#  ⎿ ☒ 创建Python虚拟环境                    
#     ☒ 激活虚拟环境并安装requirements.txt依赖
#     ☒ 安装Playwright浏览器
#
# ⏺ 虚拟环境创建完成！已成功：
# 
#   1. ✅ 创建了名为 charts_env 的Python虚拟环境
#   2. ✅ 安装了 requirements.txt 中的所有依赖包，包括：
#     - fastmcp (2.11.2) - MCP服务器框架
#     - pyecharts (2.0.8) - 图表生成库
#     - minio (7.2.16) - 对象存储客户端
#     - playwright (1.54.0) - 浏览器自动化
#     - 以及其他相关依赖
#   3. ✅ 安装了Playwright的Chromium浏览器（用于截图功能）
# 
#   现在可以使用以下命令激活虚拟环境并启动服务器：
#
#   source charts_env/bin/activate
#   python main.py
#
#   记得先在 config/.secrets.toml 文件中配置MinIO认证信息。

Input:让我们在本地使用docker启动minio 并将相关信息写入config/.secrets.toml

Output:
  Update Todos
  ⎿  ☒ 启动MinIO Docker容器            
     ☒ 获取MinIO连接信息
     ☒ 创建config/.secrets.toml配置文件

⏺ 完成！我已经成功启动了本地MinIO Docker容器并配置了相关信息：

  已完成的配置

  MinIO容器信息：
  - 容器名称：minio-charts
  - API端口：9000 (对象存储API)
  - 控制台端口：9001 (Web管理界面)
  - 访问密钥：minioadmin
  - 秘密密钥：minioadmin123

  配置文件更新：
  - 已更新 config/.secrets.toml 文件中的MinIO凭证
  - 密码已设置为与容器一致的 minioadmin123

  访问地址：
  - MinIO API: http://localhost:9000
  - MinIO控制台: http://localhost:9001
  - 用户名/密码: minioadmin / minioadmin123

  现在你可以使用 python main.py 启动MCP服务器，它将自动连接到本地MinIO实例进行图表存储。