Stats Compass MCP

统计指南针mcp

把你的法学硕士变成数据分析师。 通过MCP使用多种数据科学工具。

](https://badge.fury.io/py/stats-compass-mcp)  

快速开始

pip install stats-compass-mcp

克劳德桌面版

stats-compass-mcp install --client claude

VS代码（GitHub副本）

stats-compass-mcp install --client vscode

克劳德代码（CLI）

claude mcp add stats-compass -- uvx stats-compass-mcp run

重新启动客户端并开始询问有关数据的问题。

它能做什么？

跑 stats-compass-mcp list-tools 查看所有可用工具。

如何提示

以以下内容开始您的消息 “使用统计指南针…” -这告诉人工智能使用Stats Compass工具，而不是试图编写代码或使用其他方法。

Use stats compass to load ~/Downloads/sales.csv and run EDA on it
Use stats compass to find my CSV files in Downloads
Use stats compass to clean the dataset and handle missing values
Use stats compass to create a histogram of the price column
Use stats compass to test if there's a significant difference in scores between group A and B
Use stats compass to train a classification model to predict churn

提示： 如果没有这个前缀，一些AI客户端可能会尝试编写Python代码或使用shell命令而不是Stats Compass工具，特别是对于在机器上查找文件等任务。

载入文件

本地模式： 从“使用统计指南针加载…”开始，并提供文件路径或文件夹。

Use stats compass to load the CSV at ~/Downloads/sales.csv
Use stats compass to find my data files in ~/Documents

远程/HTTP模式： 使用上传功能（见下文）。

远程服务器模式

对于Docker部署或多客户端设置：

stats-compass-mcp serve --port 8000

文件上传

远程运行时，用户可以通过浏览器上传文件：

You: I want to upload a file
AI: Open this link to upload: http://localhost:8000/upload?session_id=abc123

[Upload in browser]

You: I uploaded sales.csv
AI: ✅ Loaded sales.csv (1,000 rows × 8 columns)

下载结果

导出DataFrames、绘图和训练模型：

You: Save the cleaned data as a CSV
AI: ✅ Saved. Download: http://localhost:8000/exports/.../cleaned_data.csv

将客户端连接到远程服务器

VS代码 （原生HTTP支持）：

{
  "servers": {
    "stats-compass": { "url": "http://localhost:8000/mcp" }
  }
}

克劳德桌面版 （通过 mcp代理):

{
  "mcpServers": {
    "stats-compass": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-proxy", "--transport", "streamablehttp", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

码头工人

docker run -p 8000:8000 -e STATS_COMPASS_SERVER_URL=https://your-domain.com stats-compass-mcp

客户端兼容性

配置

发展

看 贡献.md 用于开发设置。

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