Rstudio MCP Server

RStudio MCP服务器

用于RStudio Desktop集成的模型上下文协议（MCP）服务器，可实现VSCode和其他MCP客户端的无缝R包开发、测试和jamovi模块开发。

特性

R包开发

• 测试：使用运行包测试 devtools::test() 或单独的测试文件 testthat::test_file()
• 文档：生成文档 devtools::document() （氢氧根2）
• 建筑：使用构建包 devtools::build()
• 检查：运行R CMD检查 devtools::check()
• 加载中：使用加载包功能 devtools::load_all() 用于交互式开发

Jamovi模块开发

• 构建：使用构建jamovi模块 jmvtools::build()
• 检查：使用验证jamovi模块 jmvtools::check()

通用R功能

• 代码执行：运行任意R代码
• 包管理：安装并列出软件包
• 工作空间检查：列出并检查R工作空间对象

快速开始

自动设置（推荐）

运行自动安装脚本以检查先决条件并配置所有内容：

# Clone the repository
git clone 
cd rstudio-mcp-server

# Run automated setup
npm run setup

安装脚本将：

• 检查Node.js和R安装
• 安装npm依赖项
• 构建服务器
• 验证R包要求
• 指导您完成MCP客户端配置

手动安装

如果您更喜欢手动设置：

1. 安装先决条件

- Node.js v18或更高版本() - R 3.6或更高版本，在PATH中使用Rscript - Git（用于克隆）

1. 克隆和构建

   git clone 
   cd rstudio-mcp-server
   npm install
   npm run build

1. 安装R软件包

   install.packages(c("devtools", "testthat", "roxygen2"))

1. 配置MCP客户端 （见下面的配置部分）

配置

适用于带克劳德代码的VSCode

添加到您的Claude Code MCP设置文件中（通常 ~/.config/claude-code/mcp_settings.json 在Linux/Mac或 %APPDATA%\claude-code\mcp_settings.json 在Windows上）：

{
  "mcpServers": {
    "rstudio": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/rstudio-mcp-server/build/index.js"]
    }
  }
}

适用于Cline或其他MCP客户

为您的客户端添加到相应的MCP设置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "rstudio": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/rstudio-mcp-server/build/index.js"]
    }
  }
}

可用工具

r_execute

执行任意R代码。

参数：

• code （必填）：要执行的R代码
• working_dir （可选）：执行工作目录

例子：

{
  "code": "summary(mtcars)",
  "working_dir": "/path/to/project"
}

r_test_package

使用devtools：：test（）对R包运行测试。

参数：

• package_path （必填）：R包目录的路径
• filter （可选）：测试过滤器模式（正则表达式）

例子：

{
  "package_path": "/path/to/mypackage",
  "filter": "test-myfunction"
}

r_test_file

运行特定的测试文件。

参数：

• test_file （必填）：测试文件的路径

例子：

{
  "test_file": "/path/to/mypackage/tests/testthat/test-myfunction.R"
}

r_check_package

对包运行R CMD检查。

参数：

• package_path （必填）：R包目录的路径
• args （可选）：R CMD检查的其他参数

例子：

{
  "package_path": "/path/to/mypackage",
  "args": "--as-cran"
}

r_document_package

使用roxygen2为R包生成文档。

参数：

• package_path （必填）：R包目录的路径

r_build_package

构建一个R包。

参数：

• package_path （必填）：R包目录的路径
• binary （可选）：构建二进制包（默认值：false）

r_load_all

将所有功能加载到一个包中以进行交互式开发。

参数：

• package_path （必填）：R包目录的路径

r_install_package

从CRAN或本地路径安装R包。

参数：

• package （必需）：包名称或路径
• dependencies （可选）：安装依赖项（默认值：true）

r_list_packages

列出所有已安装的R软件包。

r_workspace_ls

列出R工作空间中的对象。

参数：

• pattern （可选）：过滤对象名称的模式

jamovi_build_module

构建一个jamovi模块。

参数：

• module_path （必填）：jamovi模块目录的路径
• install （可选）：构建后安装模块（默认值：false）

jamovi_check_模块

检查jamovi模块是否存在问题。

参数：

• module_path （必填）：jamovi模块目录的路径

用法示例

快速入门示例

配置后，您可以通过自然语言与R进行交互：

测试R连接：

• “你能列出所有已安装的R软件包吗？”
• “运行的是哪个版本的R？”
• “执行此R代码：print（sessionInfo（））”

软件包开发：

• “运行此包的测试”
• “为我的包生成文档”
• “检查此包是否通过R CMD检查”
• “构建此包”

代码执行：

• “执行此R代码：摘要（mtcars）”
• “安装tidyverse软件包”
• “显示工作区中有哪些对象”

详细工作流程

1.启动新包

You: "I'm creating a new R package called 'datautils'. Can you help me set it up?"

Claude: [Guides you through using usethis::create_package()]

You: "Now document the package"

Claude: [Uses r_document_package tool]
Output: ✔ Writing 'NAMESPACE'
        ✔ Writing 'datautils.Rd'

You: "Check if it passes R CMD check"

Claude: [Uses r_check_package tool]
Output: ── R CMD check results ─────────────────────
        0 errors ✔ | 0 warnings ✔ | 0 notes ✔

2.测试驱动开发

You: "Run all tests in the package"

Claude: [Uses r_test_package tool]
Output: ✔ | F W S  OK | Context
        ✔ |         5 | validation
        ✔ |         8 | data-processing
        ✔ |         3 | output-formatting

You: "Run only tests matching 'validation'"

Claude: [Uses r_test_package with filter: "validation"]
Output: ✔ | F W S  OK | Context
        ✔ |         5 | validation

You: "Run the specific test file test-validation.R"

Claude: [Uses r_test_file tool]
Output: Test results for tests/testthat/test-validation.R
        ✔ | 5 tests passed

3.调试失败测试

You: "Run the package tests"

Claude: [Uses r_test_package tool]
Output: ✖ | F W S  OK | Context
        ✖ |     1   4 | validation
        ────────────────────────────────────────────
        Failure (test-validation.R:15:3): input validation works
        Expected TRUE, got FALSE

You: "Can you execute this R code to debug:
     source('R/validation.R');
     validate_input(c(1, 2, NA))"

Claude: [Uses r_execute tool]
Output: Error: NA values not allowed

You: "Now I see the issue. Let me fix the code and re-run tests..."

4.软件包发布工作流程

You: "I'm ready to release my package. Let's go through the checklist."

Claude: "I'll help you verify everything:
        1. First, let's run the tests"
        [Uses r_test_package - shows all passing]

Claude: "2. Generating documentation"
        [Uses r_document_package]

Claude: "3. Running R CMD check"
        [Uses r_check_package with args: "--as-cran"]

Claude: "4. Building the package"
        [Uses r_build_package]
        Output: ✔ Building 'datautils_1.0.0.tar.gz'

You: "Perfect! Can you also check for any spelling issues?"

Claude: [Uses r_execute with "spelling::spell_check_package()"]

5.Jamovi模块开发

You: "I'm working on a jamovi module. Can you check it for issues?"

Claude: [Uses jamovi_check_module tool]
Output: ✔ Checking module structure
        ✔ Validating .a.yaml files
        ✔ Checking R functions
        ✔ Verifying UI definitions

You: "Build and install the module"

Claude: [Uses jamovi_build_module with install: true]
Output: ✔ Building module
        ✔ Installing to jamovi
        Module 'mymodule' installed successfully

You: "Now I'll test it in jamovi..."

6.交互式数据分析

You: "Can you execute this analysis:
     library(dplyr)
     mtcars %>%
       group_by(cyl) %>%
       summarize(
         mean_mpg = mean(mpg),
         mean_hp = mean(hp)
       )"

Claude: [Uses r_execute tool]
Output: # A tibble: 3 × 3
          cyl mean_mpg mean_hp
               
      1     4     26.7    82.6
      2     6     19.7   122.
      3     8     15.1   209.

You: "Now create a linear model of mpg vs hp"

Claude: [Uses r_execute tool]
Output: Call:
        lm(formula = mpg ~ hp, data = mtcars)

        Coefficients:
        (Intercept)           hp
           30.09886     -0.06823

7.包装安装和管理

You: "Install the ggplot2 package"

Claude: [Uses r_install_package tool]
Output: Installing package into '/home/user/R/library'
        ✔ Package 'ggplot2' successfully installed

You: "List all packages containing 'test' in the name"

Claude: [Uses r_list_packages tool, then filters]
Output: Packages matching 'test':
        - testthat (3.2.0)
        - testit (0.13)
        - covr (3.6.1)

8.处理多个包

You: "I have three packages I'm developing. Can you run tests on all of them?
     - /path/to/package1
     - /path/to/package2
     - /path/to/package3"

Claude: "I'll test each package:

Package 1:
[Uses r_test_package for package1]
✔ All 15 tests passed

Package 2:
[Uses r_test_package for package2]
✔ All 22 tests passed

Package 3:
[Uses r_test_package for package3]
✖ 2 tests failed
[Shows failure details]

Two packages passed, but package3 has failing tests. Would you like me to show the specific failures?"

9.开发环境设置

You: "I'm setting up a new development machine. What R packages do I need?"

Claude: "Let me check what's installed"
        [Uses r_list_packages tool]

Claude: "I see you're missing some key development packages. I can install:
        - devtools (package development)
        - testthat (testing)
        - roxygen2 (documentation)
        - usethis (workflow automation)

        Should I install these?"

You: "Yes, please install them"

Claude: [Uses r_install_package for each package]
        ✔ All development packages installed

10.CI/CD准备

You: "I want to make sure my package will pass CI checks. Run all quality checks."

Claude: "I'll run a comprehensive check:

1. Tests:
[Uses r_test_package]
✔ All 45 tests passed

2. Documentation:
[Uses r_document_package]
✔ Documentation up to date

3. R CMD check:
[Uses r_check_package with args: "--as-cran"]
✔ 0 errors | 0 warnings | 0 notes

4. Package build:
[Uses r_build_package]
✔ Package builds successfully

Your package is ready for CI! All checks passed."

常见用例

代码更改后的快速测试：

"Run the tests"

完整的预提交检查：

"Run tests, update docs, and run R CMD check"

安装开发依赖项：

"Install devtools, testthat, and roxygen2"

调试特定功能：

"Execute this code: debugonce(my_function); my_function(test_data)"

检查测试覆盖率：

"Execute: covr::package_coverage()"

拼写检查文档：

"Execute: spelling::spell_check_package()"

发展

开发观察模式：

npm run watch

故障排除

R未找到

确保R和Rscript在您的系统PATH中：

which Rscript  # Linux/Mac
where Rscript  # Windows

Windows PATH设置：

1. 查找您的R安装（通常 C:\Program Files\R\R-4.x.x\bin)
2. 添加到路径：

- 在“开始”菜单中搜索“环境变量” - 编辑系统变量下的“路径” - 添加新条目： C:\Program Files\R\R-4.x.x\bin - 重新启动终端/VCode

多个R版本：

• 确保正确的R版本在PATH中位于首位
• 请检查： Rscript --version

未找到的devtools/test

安装所需的R软件包：

install.packages(c("devtools", "testthat", "roxygen2"))

找不到jamovi工具

安装 jmvtools 需要特别考虑。看 JMVTOOLS_INSTALLATION.md 详细说明。

快速摘要：

• 选项1：安装Rtools（Windows）或构建工具（Mac/Linux），然后 install.packages("jmvtools")
• 选项2：使用jamovi捆绑的R（推荐给jamovi开发人员）
• 选项3：安装预构建的二进制文件

常见问题: jmvtools 需要编译工具：

Error: package 'jmvtools' is not available

有关特定于平台的解决方案，请参阅专门的jmvtools指南。

构建失败

TypeScript错误：

# Clean rebuild
rm -rf build node_modules
npm install
npm run build

权限错误：

# Linux/Mac
chmod +x build/index.js

# Windows: Run terminal as Administrator if needed

MCP客户端连接问题

服务器未出现在MCP客户端中：

1. 验证配置文件中的JSON语法（使用JSON验证器）
2. 使用绝对路径（非相对路径： ~/ 或 .\)
3. 完全重新启动MCP客户端
4. 检查客户端日志中的错误消息

Windows路径格式：

{
  "args": ["D:\\path\\to\\server\\build\\index.js"]  // Use double backslashes
  // OR
  "args": ["D:/path/to/server/build/index.js"]       // Use forward slashes
}

贡献

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麻省理工学院