SAS MCP Server

SAS MCP服务器

用于在SAS Viya环境中执行SAS代码的模型上下文协议（MCP）服务器。

特性

• 在SAS Viya计算上下文上执行SAS代码
• 使用PKCE流进行OAuth2身份验证
• 基于HTTP的MCP服务器与MCP客户端兼容

入门指南

先决条件

• 必需

- Python 3.12+ - 紫外线0.8+ - SAS Viya环境 使用计算服务 - 为MCP设置Viya环境 - 看 configuration.md

• 可选的

- 码头工人：请参阅

安装

1. 克隆存储库：

git clone 
cd sas-mcp-server

1. 安装依赖项

uv sync

注意：默认情况下，这将在项目的根目录中创建一个名为.vnv的虚拟环境。

如果由于某种原因未创建虚拟环境，请运行 uv venv 然后重新运行 uv sync.

用法

1. 配置环境变量：

cp .env.sample .env

编辑 .env 并设置

VIYA_ENDPOINT=https://your-viya-server.com

1. 启动MCP服务器（请参阅 选择部署模式 在......下面

选项A:HTTP模式 （预运行服务器，从MCP客户端连接）

uv run app

服务器将在以下时间可用 http://localhost:8134/mcp 默认情况下。身份验证是通过浏览器中的OAuth2-PKCE流处理的。

选项B：标准模式 （MCP客户端按需启动服务器）

集 VIYA_USERNAME 和 VIYA_PASSWORD 在你的 .env 文件，然后配置MCP客户端以直接启动服务器（见下文）。

选项C:Docker/Podman （集装箱化部署）

docker build -t sas-mcp-server .
docker run -e VIYA_ENDPOINT=https://your-viya-server.com -p 8134:8134 sas-mcp-server

选择部署模式

快速指导：

• 开始还是探索？ 使用 标准 --零设置超出 .env，您的MCP客户端管理服务器生命周期。
• 需要安全的交互式身份验证？ 使用 超文本传输协议 --没有存储密码，每个用户都通过浏览器进行身份验证。
• 为团队部署还是在服务器上部署？ 使用 码头工人 --可移植，不依赖于主机的Python，易于与编排器集成。
• 使用Gemini CLI？ 使用 标准 --Gemini CLI不支持HTTP模式或基于浏览器的OAuth。看 Gemini CLI配置.

可用工具

代码执行

• execute_sas_code：执行SAS代码片段并检索执行结果（日志和列表输出）

数据发现（CAS管理）

• list_cas_servers：列出可用的CAS服务器
• list_caslibs：列出服务器上的CAS库
• list_castables：列出CAS库中的表
• get_catable_info：获取表元数据（行数、列数、大小）
• get_castable_columns：获取列名、类型、标签、格式
• get_catable_data：从CAS表中获取示例行

数据操作和文件

• upload_data：将CSV数据上载到CAS表中
• promote_table_to_more：在CAS中将表提升到全局范围
• 列表文件：列出Viya文件服务中的文件
• 上传文件：将文件上载到Viya文件服务
• 下载文件：下载文件内容

报告和可视化

• list_reports：列出可视化分析报告
• 获取报告：获取报告元数据和定义
• 获取报告图像：将报告部分渲染为图像

批处理作业

• submit_batch_job：提交SAS作业以进行异步执行
• get_job_status：检查作业状态
• list_jobs：列出最近/正在运行的作业
• cancel_job：取消正在运行的作业
• get_job_log：检索作业日志

模型管理和评分

• list_ml_项目：列出AutoML项目
• create_ml_项目：创建新的AutoML项目
• run_ml_项目：运行管道自动化
• list_registered_models：列出存储库中的模型
• list_models_and_decisions：列出已发布的MAS模块
• 得分数据：根据已发布的模型对数据进行评分

提示模板

• debug_sas_log：分析SAS日志中的错误及其根本原因解释
• exploredata：生成数据分析SAS代码
• 数据质量检查：生成DQ评估代码
• 统计分析：设置带有诊断功能的统计工作流程
• 优化as_code：审查和优化SAS代码
• explain_sas-code：逐块代码解释
• sas-macrobuilder：构建生产质量的SAS宏
• 生成报告：生成ODS/PROC报告代码

MCP客户端配置

示例配置在 examples/ 文件夹。下面是常见客户端的快速入门片段。

VS代码/光标/克劳德代码(.vscode/mcp.json)

HTTP模式 （要求 uv run app 单独运行）：

{
    "servers": {
        "sas-execution-mcp": {
            "url": "http://localhost:8134/mcp",
            "type": "http"
        }
    }
}

标准模式 （按需启动服务器）：

{
    "servers": {
        "sas-execution-mcp": {
            "command": "uv",
            "args": ["run", "app-stdio"],
            "cwd": "${workspaceFolder}"
        }
    }
}

Gemini CLI(.gemini/settings.json)

Gemini CLI仅支持stdio模式。添加到您的 ~/.gemini/settings.json 或项目级别 .gemini/settings.json:

{
    "mcpServers": {
        "sas-viya-mcp": {
            "command": "uv",
            "args": ["run", "app-stdio"],
            "cwd": "/path/to/sas-mcp-server",
            "timeout": 60000
        }
    }
}

注： 这 timeout 字段（以毫秒为单位）很重要-SAS Viya API调用可能需要比Gemini CLI默认值10秒更长的时间。A值 60000 建议使用（60秒）。集 cwd 走向你的绝对道路 sas-mcp-server 结账。

示例

通过MCP工具执行SAS代码：

data work.students;
input Name $ Age Grade $;
datalines;
Alice 20 A
Bob 22 B
;
run;

proc print data=work.students;
run;

______________________________________________________________________

有关更多详细信息、配置选项和部署选项，请参阅 例子 文件夹，并按照其中列出的说明进行操作。

测试

该项目包括两层测试： 单元测试 （快速，无需凭据）和 集成测试 （针对真实的SAS Viya实例运行）。

运行单元测试

单元测试验证工具模式、请求有效载荷和内部逻辑，而无需进行任何网络调用：

./run_tests.sh

或者直接通过pytest：

uv run python -m pytest -m "not integration" -v

运行集成测试

集成测试针对实时Viya环境调用每个工具。它们需要凭据，可以通过CLI参数或 .env:

使用 .env （套 VIYA_ENDPOINT, VIYA_USERNAME, VIYA_PASSWORD):

./run_tests.sh --integration

使用CLI参数：

./run_tests.sh --integration \
    --endpoint https://your-viya-server.com \
    --username youruser \
    --password yourpassword

仅集成测试 （跳过单元测试）：

./run_tests.sh --integration-only

测试结构

贡献

维护人员正在接受此项目的补丁和贡献。请阅读 贡献.md 有关向此项目提交贡献的详细信息。

许可和归属

除/static文件夹的内容外，此项目的许可证为 Apache 2.0许可证.satic文件夹中的元素归SAS所有，不在开源许可证下发布。SAS和所有其他SAS Institute股份有限公司的产品或服务名称是SAS Institute股份有限公司在美国和其他国家的注册商标或商标。®表示美国注册。

SAS软件（如SAS Viya）的单独商业许可证不包括在内，需要将这些功能与SAS软件一起使用。

所有引用的第三方商标均归其各自所有者所有，仅用于识别和参考目的，并不意味着商标所有者有任何附属关系或认可。

此项目需要使用以下内容：

• Python，请参阅Python许可证 这里
• FastMCP，基于Apache 2.0许可证
• 根据BSD 3条款
• starlette，根据BSD 3条款
• httpx，在MIT许可下