R MCP 서버
R을 통해 고급 계량경제 모델링 및 데이터 분석 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 서버를 사용하면 AI 도우미가 정교한 계량경제 및 통계 분석을 원활하게 수행하여 데이터에서 빠르게 통찰력을 얻을 수 있습니다.
Related MCP server: Statsource MCP Server
특징
선형 회귀: 선택적으로 견고한 표준 오차를 적용하여 선형 모델을 실행합니다.
패널 데이터 분석: 고정 효과, 임의 효과, 풀링, 모형 간, 1차 차분 모형을 추정합니다.
도구 변수: IV 회귀 모델을 구축하고 추정합니다.
진단 테스트: 이분산성, 자기상관 및 모델 오류 지정을 평가합니다.
기술 통계: R의 summary() 기능을 사용하여 데이터 세트에 대한 요약 통계를 생성합니다.
상관관계 분석: 변수 간의 피어슨 또는 스피어만 상관관계를 계산합니다.
그룹화 집계: dplyr을 사용하여 지정된 열별로 데이터를 그룹화하고 요약 통계를 계산합니다.
리소스: 다양한 계량경제학 기술에 대한 참고 문서에 접근하세요.
프롬프트: 일반적인 경제통계 분석을 위해 미리 정의된 프롬프트 템플릿을 사용합니다.
설치
Docker 사용(권장)
Docker 이미지를 빌드합니다.
지엑스피1
컨테이너를 실행합니다.
수동 설치
필요한 Python 패키지를 설치하세요.
필수 R 패키지를 설치합니다(컨테이너 외부에서 서버를 실행하는 경우):
서버를 실행합니다:
용법
서버는 표준 입출력(STIO)을 통해 통신합니다. 다음을 실행하면:
서버를 시작하고 표준 입력에서 JSON 메시지를 기다립니다. 서버를 수동으로 테스트하려면 간결한(한 줄) JSON 메시지가 포함된 파일(예: test_request.json)을 만드세요.
예제 테스트
다음 내용(한 줄 JSON)으로 test_request.json을 만듭니다.
그런 다음 실행하세요.
산출
Claude Desktop과 함께 사용
Claude Desktop 실행
MCP 서버 패널을 엽니다
다음 구성으로 새 서버를 추가합니다.
이름: R 계량경제학
전송: stdio
명령어: path/to/python r_econometrics_mcp.py
(또는 Docker를 사용하는 경우): docker run -i r-econometrics-mcp
예제 쿼리
서버가 연결되면 Claude와 함께 사용할 수 있는 몇 가지 쿼리 예는 다음과 같습니다.
선형 회귀
패널 데이터 분석
도구 변수
진단 검사
도구 참조
선형 모델
선형 회귀 모델을 실행합니다.
매개변수 :
formula(문자열): 회귀 공식(예: 'y ~ x1 + x2')data(객체): 사전/JSON 객체로서의 데이터 세트robust(부울, 선택 사항): 견고한 표준 오류를 사용할지 여부
패널_모델
패널 데이터 모델을 실행합니다.
매개변수 :
formula(문자열): 회귀 공식(예: 'y ~ x1 + x2')data(객체): 사전/JSON 객체로서의 데이터 세트index(배열): 패널 인덱스 변수(예: ['개인', '시간'])effect(문자열, 선택 사항): 효과 유형: '개별', '시간' 또는 '2가지'model(문자열, 선택 사항): 모델 유형: 'within', 'random', 'pooling', 'between' 또는 'fd'
진단
모델 진단을 수행합니다.
매개변수 :
formula(문자열): 회귀 공식(예: 'y ~ x1 + x2')data(객체): 사전/JSON 객체로서의 데이터 세트tests(배열): 실행할 테스트(예: ['bp', 'reset', 'dw'])
iv_회귀
도구변수 회귀를 추정합니다.
매개변수 :
formula(문자열): 회귀식(예: 'y ~ x1 + x2 | z1 + z2')data(객체): 사전/JSON 객체로서의 데이터 세트
자원
econometrics:formulas: 일반적인 계량경제학 모델 공식에 대한 정보econometrics:diagnostics:진단 테스트 참고 자료econometrics:panel_data: R에서 패널 데이터 분석 가이드
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특허
MIT 라이센스