DoWhy MCP v2.0

# 🔧 DoWhy MCP Server 完整重建计划 ## 📊 **基于完整调研的现状评估** ### 🎯 **调研结论** 经过对DoWhy v0.13的系统性调研，我们发现： 1. **DoWhy的真实规模**: DoWhy是一个包含100+功能的完整因果推理生态系统 2. **我们的覆盖率**: 当前38个工具仅覆盖DoWhy功能的20-30% 3. **最大缺失**: 整个GCM（图形因果模型）模块完全缺失（50+功能） 4. **其他缺失**: 多个标准估计方法、反驳方法、高级集成等 ### 📈 **缺失功能统计** | 功能模块 | 应有功能数 | 已实现数 | 缺失数 | 覆盖率 | |---------|-----------|---------|--------|--------| | 效应估计 | ~15 | 4 | ~11 | 27% | | 因果反驳 | ~8 | 6 | ~2 | 75% | | GCM模块 | ~50 | 0 | ~50 | 0% | | 因果发现 | ~5 | 3 | ~2 | 60% | | 归因分析 | ~8 | 6 | ~2 | 75% | | 根因分析 | ~8 | 5 | ~3 | 63% | | 反事实分析 | ~8 | 6 | ~2 | 75% | | 建模工具 | ~8 | 6 | ~2 | 75% | | **总计** | **~110** | **36** | **~74** | **33%** | --- ## 🎯 **重建策略** ### 策略选择：分阶段渐进式重建 考虑到DoWhy功能的巨大规模，我们采用**分阶段渐进式重建**策略： 1. **不追求100%覆盖**：专注于最重要和最常用的功能 2. **优先级驱动**：按用户需求和功能重要性排序 3. **质量优先**：确保每个实现的工具都是高质量的 4. **渐进扩展**：建立可扩展的架构，便于后续添加功能 --- ## 📋 **分阶段重建计划** ### 🥇 **第一阶段：核心估计方法补全 (优先级：极高)** **目标**: 补全DoWhy标准的因果效应估计方法 **时间估计**: 2-3周 **具体任务**: 1. **广义线性模型估计器** (`generalized_linear_model_estimator`) 2. **距离匹配估计器** (`distance_matching_estimator`) 3. **倾向得分分层估计器** (`propensity_score_stratification_estimator`) 4. **倾向得分加权估计器** (`propensity_score_weighting_estimator`) 5. **回归不连续估计器** (`regression_discontinuity_estimator`) 6. **两阶段回归估计器** (`two_stage_regression_estimator`) **成功标准**: 所有标准DoWhy估计方法可用，与官方文档一致 ### 🥈 **第二阶段：GCM核心功能 (优先级：高)** **目标**: 实现GCM模块的核心功能 **时间估计**: 4-6周 **具体任务**: 1. **核心模型类**: - `StructuralCausalModel` - `InvertibleStructuralCausalModel` - `ProbabilisticCausalModel` 2. **基础因果机制**: - `AdditiveNoiseModel` - `ClassifierFCM` - `PostNonlinearModel` 3. **自动分配和拟合**: - `assign_causal_mechanisms` - `fit` - `draw_samples` 4. **基础What-if分析**: - `interventional_samples` - `counterfactual_samples` - `average_causal_effect` **成功标准**: 可以创建、拟合和使用基础GCM模型 ### 🥉 **第三阶段：高级GCM功能 (优先级：中)** **目标**: 实现GCM的高级分析功能 **时间估计**: 3-4周 **具体任务**: 1. **异常和归因**: - `attribute_anomalies` - `anomaly_scores` 2. **因果影响量化**: - `arrow_strength` - `intrinsic_causal_influence` 3. **模型评估和验证**: - `evaluate_causal_model` - `refute_causal_structure` 4. **分布变化分析**: - `distribution_change` - `mechanism_change_test` **成功标准**: 支持完整的GCM分析工作流 ### 🏅 **第四阶段：高级集成和优化 (优先级：中低)** **目标**: 实现高级集成和性能优化 **时间估计**: 2-3周 **具体任务**: 1. **EconML集成**: - 基础EconML估计器集成 - 常用CATE方法 2. **CausalML集成**: - 基础CausalML估计器集成 3. **性能优化**: - 并行计算支持 - 内存优化 - 缓存机制 **成功标准**: 支持主流因果推理库集成 ### 🎖️ **第五阶段：完善和扩展 (优先级：低)** **目标**: 完善剩余功能和文档 **时间估计**: 持续进行 **具体任务**: 1. **剩余反驳方法** 2. **更多因果发现算法** 3. **Shapley值分析** 4. **单位变化分析** 5. **完善文档和示例** --- ## 🛠️ **实施原则** ### 1. **质量优先原则** - 每个工具都要经过完整测试 - 确保与DoWhy官方行为一致 - 提供清晰的文档和示例 ### 2. **用户体验原则** - 保持简单易用的API - 提供有意义的错误信息 - 支持常见的数据格式 ### 3. **可扩展性原则** - 建立模块化架构 - 便于后续添加新功能 - 支持插件式扩展 ### 4. **兼容性原则** - 与现有工具保持兼容 - 支持DoWhy的标准调用方式 - 保持向后兼容性 --- ## 📊 **资源需求评估** ### 开发时间 - **第一阶段**: 2-3周 - **第二阶段**: 4-6周 - **第三阶段**: 3-4周 - **第四阶段**: 2-3周 - **总计**: 11-16周 ### 技术要求 - 深入理解DoWhy架构和API - 熟悉因果推理理论 - Python高级编程技能 - 机器学习和统计学背景 --- ## 🎯 **立即行动计划** ### 下一步具体行动 1. **确认重建策略**: 获得用户确认分阶段重建方案 2. **开始第一阶段**: 立即开始实现缺失的核心估计方法 3. **建立测试框架**: 确保每个新工具都有完整测试 4. **更新文档**: 及时更新工具数量和功能描述 ### 风险控制 - 每个阶段都有明确的成功标准 - 定期检查和调整计划 - 保持与用户的沟通 - 建立完整的变更记录 --- ## 💡 **结论** DoWhy MCP Server的重建是一个**重大项目**，需要系统性的规划和执行。通过分阶段的方式，我们可以： 1. **快速提供价值**: 第一阶段就能显著提升功能覆盖率 2. **控制风险**: 每个阶段都有明确目标和验收标准 3. **持续改进**: 可以根据用户反馈调整优先级 4. **建立基础**: 为未来的功能扩展奠定坚实基础 **这不是一个简单的"补几个工具"的任务，而是一个构建完整因果推理生态系统的重大工程！**