JeffersonStats：高级统计分析MCP服务器
概述
JeffersonStats是基于FastMCP框架构建的一款功能强大、高性能的统计分析服务器。它提供了一套全面的统计工具，可通过简洁直观的API进行访问。无论是进行基础描述性统计还是高级统计测试，JeffersonStats都能以最少的配置提供准确的结果。
特点/特性
JeffersonStats 提供了一套丰富的统计功能：
基础统计学
- 均值、中位数、众数和范围的计算
- 标准差和方差
- 四分位数和四分位数间距（IQR）
- 百分位数和分位数计算
高级统计学
- 偏度和峰度分析
- 相关系数（皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔的τ系数）
- 协方差计算
- Z分数转换
假设检验
- T检验（单样本、独立样本、配对样本）
- 方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）
- 卡方检验
- 曼-惠特尼U检验
- Wilcoxon符号秩检验
- 正态性检验（Shapiro-Wilk）
- 二项检验
数据分析
- 线性回归
- 置信区间（标准法和自助法）
- 异常值检测
- 移动平均线
- 频数表
- 全面的描述性统计总结
为何选择JeffersonStats？
- 高性能基于优化的NumPy和SciPy库，实现快速计算
- 易于集成一个简单的HTTP API，适用于任何编程语言或平台
- 全面的单个软件包中包含超过30种统计工具
- 可靠的基于行业标准的统计实现
- 集装箱化使用Docker轻松部署
- 可扩展的设计用于高效处理大型数据集
安装
使用Python
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/JeffersonStats.git
cd JeffersonStats
# Create a virtual environment (optional but recommended)
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Run the server
python mcpserver.py使用 Docker
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/JeffersonStats.git
cd JeffersonStats
# Build the Docker image
docker build -t jeffersonstats:latest .
# Run the container
docker run -p 8080:8080 jeffersonstats服务器将在 http://localhost:8080 上可用。
使用方法
JeffersonStats 通过使用 streamble-http 传输协议的 MCP 服务器来暴露其统计工具。以下是一些示例：
支持的MCP客户端
- CherryStudio（可译为“樱桃工作室”或根据具体语境译为其他名称，但在此直接保留原英文形式以体现品牌或项目名的特定性）
- VSCode（Visual Studio Code）
- 光标
- 风帆冲浪
- 黑鹅
做出贡献
欢迎贡献！请随时提交拉取请求。
许可证
此项目采用MIT许可证授权——详见LICENSE文件。
致谢
- 构建于 FastMCP
- 由……驱动的统计计算 NumPy 和 SciPy（科学计算库）