Servidor MCP de Statsource

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que proporciona capacidades de análisis estadístico. Este servidor permite a los LLM analizar datos de diversas fuentes, calcular estadísticas y generar predicciones.

La herramienta de estadísticas se conecta a nuestra API de análisis y permite que los modelos de IA realicen análisis estadísticos y generen predicciones de ML basadas en datos del usuario, ya sea en una base de datos PostgreSQL o en un archivo CSV.

Herramientas disponibles

obtener_estadísticas

Analice datos y calcule estadísticas o genere predicciones de ML basadas en parámetros proporcionados.

Argumentos:

columns (lista de cadenas, obligatoria): Lista de nombres de columnas para analizar o predecir
data_source (cadena, opcional): ruta al archivo de datos, cadena de conexión de base de datos o punto final de API
source_type (cadena, opcional): Tipo de fuente de datos ("csv", "base de datos" o "api")
statistics (lista de cadenas, opcional): Lista de estadísticas para calcular (para análisis estadístico)
query_type (cadena, opcional): Tipo de consulta ("estadísticas" o "ml_predicción")
periods (entero, opcional): Número de períodos futuros a predecir (para predicciones de ML)

Sugerir función

Sugiera una nueva característica o mejora para la plataforma de análisis StatSource.

Argumentos:

description (cadena, obligatoria): una descripción clara y detallada de la función sugerida
use_case (cadena, obligatoria): explicación de cómo y por qué los usuarios usarían esta función
priority (cadena, opcional): Nivel de prioridad sugerido ("bajo", "medio", "alto")

Instalación

Uso de uv (recomendado)

Al usar uv, no se requiere ninguna instalación específica. Usaremos uvx para ejecutar directamente mcp-server-stats.

Uso de PIP

Alternativamente, puede instalar mcp-server-stats a través de pip:

pip install mcp-server-stats

Después de la instalación, puedes ejecutarlo como un script usando:

python -m mcp_server_stats

O utilice el script de consola:

mcp-server-stats

Configuración

Configurar para Claude.app

Añade a tu configuración de Claude:

Uso de uvx

"mcpServers": {
  "statsource": {
    "command": "uvx",
    "args": ["mcp-server-stats"]
  }
}

Usando Docker

"mcpServers": {
  "statsource": {
    "command": "docker",
    "args": ["run", "-i", "--rm", "statsource/mcp"]
  }
}

Usando la instalación de pip

"mcpServers": {
  "statsource": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "mcp_server_stats"]
  }
}

Variables de entorno

Puede configurar el servidor utilizando variables de entorno en su configuración de Claude.app:

"mcpServers": {
  "statsource": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "mcp_server_stats"],
    "env": {
      "API_KEY": "your_api_key",
      "DB_CONNECTION_STRING": "postgresql://username:password@localhost:5432/your_db",
      "DB_SOURCE_TYPE": "database"
    }
  }
}

Variables de entorno disponibles:

API_KEY : Su clave API para la autenticación con statsource.me
DB_CONNECTION_STRING : cadena de conexión de base de datos predeterminada
DB_SOURCE_TYPE : Tipo de fuente de datos predeterminada (normalmente "base de datos")

Depuración

Puede usar el inspector MCP para depurar el servidor. Para instalaciones uvx:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-stats

O si ha instalado el paquete en un directorio específico o está desarrollando en él:

cd path/to/servers/
npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server_stats

Contribuyendo

Invitamos a todos a contribuir para ampliar y mejorar mcp-server-stats. Ya sea que desee añadir nuevas herramientas, mejorar la funcionalidad existente o mejorar la documentación, su opinión es valiosa.

¡Aceptamos solicitudes de incorporación de cambios! Siéntete libre de contribuir con nuevas ideas, correcciones de errores o mejoras para que mcp-server-stats sea aún más potente y útil.

Licencia

mcp-server-stats está licenciado bajo la Licencia MIT. Esto significa que usted tiene libertad de usar, modificar y distribuir el software, sujeto a los términos y condiciones de la Licencia MIT. Para más detalles, consulte el archivo de LICENCIA en el repositorio del proyecto.

This server cannot be installed

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quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Permite a los LLM realizar análisis estadísticos y generar predicciones de ML en datos de usuario desde bases de datos o archivos CSV a través de un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo.

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