hybrid server

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

Integrations

Supports running the MCP server as a Docker container for statistical analysis and ML prediction capabilities
Allows analyzing data from PostgreSQL databases, calculating statistics, and generating ML predictions based on database content

Statsource MCP 서버

통계 분석 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 이 서버를 통해 LLM은 다양한 소스의 데이터를 분석하고, 통계를 계산하고, 예측을 생성할 수 있습니다.

통계 도구는 분석 API에 연결하여 AI 모델이 사용자 데이터(PostgreSQL 데이터베이스 또는 CSV 파일)를 기반으로 통계 분석을 수행하고 ML 예측을 생성할 수 있도록 합니다.

사용 가능한 도구

통계 얻기

제공된 매개변수를 기반으로 데이터를 분석하고 통계를 계산하거나 ML 예측을 생성합니다.

인수:

columns (문자열 목록, 필수): 분석하거나 예측할 열 이름 목록
data_source (문자열, 선택 사항): 데이터 파일, 데이터베이스 연결 문자열 또는 API 엔드포인트 경로
source_type (문자열, 선택 사항): 데이터 소스 유형("csv", "database" 또는 "api")
statistics (문자열 목록, 선택 사항): 계산할 통계 목록(통계 분석용)
query_type (문자열, 선택 사항): 쿼리 유형("통계" 또는 "ml_prediction")
periods (정수, 선택 사항): 예측할 미래 기간 수(ML 예측의 경우)

제안_특징

StatSource 분석 플랫폼에 대한 새로운 기능이나 개선 사항을 제안해 보세요.

인수:

description (문자열, 필수): 제안된 기능에 대한 명확하고 자세한 설명
use_case (문자열, 필수): 사용자가 이 기능을 사용하는 방법과 이유에 대한 설명
priority (문자열, 선택 사항): 제안된 우선순위 수준("낮음", "중간", "높음")

설치

uv 사용(권장)

uv를 사용하면 별도의 설치가 필요하지 않습니다. uvx를 사용하여 mcp-server-stats를 직접 실행합니다.

PIP 사용

또는 pip를 통해 mcp-server-stats를 설치할 수 있습니다.

지엑스피1

설치 후 다음을 사용하여 스크립트로 실행할 수 있습니다.

python -m mcp_server_stats

또는 콘솔 스크립트를 사용하세요.

mcp-server-stats

구성

Claude.app에 대한 구성

Claude 설정에 추가:

uvx 사용

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

도커 사용

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

pip 설치 사용

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

환경 변수

Claude.app 구성에서 환경 변수를 사용하여 서버를 구성할 수 있습니다.

"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"
    }
  }
}

사용 가능한 환경 변수:

API_KEY : statsource.me 인증을 위한 API 키
DB_CONNECTION_STRING : 기본 데이터베이스 연결 문자열
DB_SOURCE_TYPE : 기본 데이터 소스 유형(일반적으로 "데이터베이스")

디버깅

MCP 검사기를 사용하여 서버를 디버깅할 수 있습니다. UVX 설치의 경우:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-stats

또는 특정 디렉토리에 패키지를 설치했거나 해당 디렉토리에서 개발 중인 경우:

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

기여하다

mcp-server-stats의 확장 및 개선을 위한 여러분의 참여를 기다립니다. 새로운 도구를 추가하거나, 기존 기능을 강화하거나, 문서를 개선하는 등 어떤 목적이든 여러분의 의견은 소중합니다.

풀 리퀘스트를 환영합니다! mcp-server-stats를 더욱 강력하고 유용하게 만들기 위한 새로운 아이디어, 버그 수정, 개선 사항을 자유롭게 공유해 주세요.

특허

mcp-server-stats는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 즉, MIT 라이선스의 조건에 따라 소프트웨어를 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 프로젝트 저장소의 LICENSE 파일을 참조하세요.

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 통해 LLM이 데이터베이스 또는 CSV 파일의 사용자 데이터에 대한 통계 분석을 수행하고 ML 예측을 생성할 수 있도록 합니다.

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