sas-local-mcp

一个让大模型（LLM）直接读取本地 SAS 数据集的 MCP 服务器。

基于 FastMCP 实现，经 pyreadstat 直接读取本地 .sas7bdat / .xpt 文件， 无需 Viya、无需联网、无需 SAS 授权。

适合的场景：

• 让 LLM 勘察 / 浏览本地 .sas7bdat / .xpt 数据集的结构与取值

• TLF（Tables, Listings, Figures）QC：快速做计数、频数、跨数据集关联核对

• 在 IDE / Agent 中把 SAS 数据当作可查询的上下文来源

所有工具均为只读，不会修改任何数据集文件。

功能特性

• 支持 SAS 两种常用格式：.sas7bdat 与传输格式 .xpt（XPORT）

• 统计语义层：summarize_dataset 逐变量给缺失率/唯一值数/分布指标，frequency 给频数表并自动解码值标签—— 模型无需手写 SQL 就能读懂一张表

• 路径相对 SAS_DATA_ROOT 或绝对路径传入，越界路径会被拒绝（安全沙箱）

• 读取时自动处理：缺失值（NaN→null）、日期/时间（datetime→ISO 字符串）、字符编码

• 行预览与聚合结果分开限流：GROUP BY 的基数不会被行预览上限截断（见环境变量）

• 内置 duckdb SQL 查询：仅执行单条 SELECT（支持 WITH/多表 JOIN），并支持结果值标签解码

• search_variables 跨数据集变量搜索：直接回答"哪个数据集里有 USUBJID"

• 解析结果按 (路径, mtime, size) 缓存，多轮问答不必反复解析大文件

• 通过 MCP 标准协议以 stdio 方式接入任意兼容客户端（CodeBuddy、Claude Desktop、Cursor 等）

Related MCP server: sqlite-mcp-server

工具一览

所有工具路径参数 path 支持两种写法：

• 相对 SAS_DATA_ROOT 的路径，如 02Sdtm/dm.sas7bdat

• 绝对路径，但必须落在 SAS_DATA_ROOT 目录树内（否则被拒绝）

建议调用顺序：list_datasets / search_variables → get_dataset_metadata → summarize_dataset → frequency（分类变量）→ read_dataset / query_dataset（按需取细节）。

各工具参数与返回

• list_datasets(pattern?, limit=500)

  • 返回 { root, count, datasets: [{ path, name, format, size_bytes, modified }] }。

• get_dataset_metadata(path)

  • 返回 { number_rows, number_columns, file_label, created, modified, columns: [{ name, label, type, format, informat }] }。

  • type 的日期判定同时看 informat 与 format（SAS 日期列常只带 format，如 DATE9.）。

  • .xpt 会多读一次：pyreadstat 对 XPORT 的 metadata-only 读取不返回行数 （meta.number_rows 为 None、df 为空），直接采信会把 6 万行的数据集报成 0 行。 此时本工具会退回全量读取数一次行数，结果同样进缓存，后续调用不会再重复解析。

• summarize_dataset(path, columns?, apply_labels=False)

  • 每个变量返回 { name, label, type, n, n_missing, pct_missing, n_distinct, has_value_labels, stats }。

  • stats 按类型不同：

    • 数值 → { mean, std, min, p25, median, p75, max }

    • 日期 → { min, max }

    • 字符 → { max_length, top_values: [{ value, label, n, pct }] }（Top5）

  • has_value_labels 为 True 时提示改用 frequency 看解码后的分布。

  • columns 不传则统计全部变量。

• frequency(path, column, limit=50, offset=0, apply_labels=True, include_missing=False)

  • 返回 { total_rows, n_missing, n_distinct, denominator, value_labels_applied, levels, returned, truncated }。

  • levels 每项 { value, label, n, pct }，按 n 降序；value 是原始码值，label 是解码后的文本。

  • apply_labels 默认 True——coded 值本身不可读，默认直接译出标签。

  • denominator 回传百分比分母：include_missing=True 时是总行数，否则是非缺失行数。 include_missing=True 会把缺失单列为一档（value=null、label 为 <missing>）。

  • 结果上限取 SAS_LOCAL_MCP_MAX_AGG_ROWS（默认 1000），不受行预览上限影响。

• read_dataset(path, limit=20, offset=0, columns?, where?, apply_labels=False)

  • columns：只返回指定变量列表。

  • where：pandas 查询表达式，如 "AGE > 18" 或 "SEX == 'F'"。

  • where 是在 columns 投影之后求值的：过滤条件只能引用 columns 里保留的变量， 否则会返回「where 条件无法应用」。想按某列过滤时，记得把它一并放进 columns。

  • apply_labels=True 时把 coded 值替换为 SAS 值标签文本。

  • offset 用于翻到数据中部/尾部取样——只看前几行容易误判（临床数据前几行常属同一受试者）。

  • 返回 { columns, records, total_rows, rows_after_filter, offset, returned, truncated }， 行数受 SAS_LOCAL_MCP_MAX_ROWS 上限约束。

• get_value_labels(path)

  • 返回 { path, format, variables: { 变量: { 码值: 标签 } } }。

• query_dataset(path, sql, limit=100, offset=0, extra_paths?, apply_labels=False)

  • 只接受一条 SELECT 查询（可以使用 WITH CTE）；多条语句和 INSERT / UPDATE / DELETE / DDL 会被拒绝，DuckDB 外部文件与网络访问也会关闭。

  • 主数据集表名固定为 dataset，例如 SELECT COUNT(*) AS n FROM dataset。

  • extra_paths 传入附加数据集，按文件名主干注册为额外表（lb.sas7bdat → lb）， 冲突时回退 dataset2/dataset3；返回的 tables 给出 表名 → 路径 映射。跨数据集对比示例：

    SELECT COUNT(*) AS n FROM dataset d INNER JOIN lb l USING (USUBJID)

  • apply_labels=True 把结果里的 coded 值译为值标签文本。

  • 返回查询结果 records，上限取 SAS_LOCAL_MCP_MAX_AGG_ROWS，支持 offset 翻页。

• search_variables(variable, pattern?, contains=False, limit=50, max_datasets=200)

  • 回答"哪个数据集里有某个变量"。默认精确匹配（不区分大小写），contains=True 改为子串匹配 （如 AGE 命中 AGE / AGEU）。

  • pattern 先按文件名过滤数据集以缩小扫描范围；只读取元数据，不加载数据行。

  • 返回 { datasets_scanned, datasets_matched, matches: [{ path, dataset, variable, label, type, number_rows }], scan_truncated, truncated, errors }； scan_truncated=true 表示达到 max_datasets 后仍有未扫描的数据集，结果可能不完整。 损坏文件记入 errors 而不中断整个搜索。

所有错误（文件不存在、格式损坏、路径越界、未知变量、SQL 语法错误）都会被转成 MCP ToolError 以 干净的消息返回给客户端，不会让服务进程崩溃。

环境要求

• Python >= 3.11

• 支持的包（见 pyproject.toml）：

  • fastmcp 4.x

  • pandas >= 2.0

  • pyreadstat >= 1.2.8（主力读取器）

  • duckdb >= 1.1.0（SQL 查询）

• 开发/测试依赖：pytest、pytest-asyncio

安装

克隆或下载本仓库后，在仓库根目录执行。

方式一：使用 uv（推荐）

# 安装依赖并进入环境
uv sync

# 运行
uv run sas-local-mcp

方式二：使用 pip + 虚拟环境

cd <repo>                 # 仓库根目录
python -m venv .venv

# Windows
.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e .
# macOS / Linux
.venv/bin/python -m pip install -e .

安装后会在环境中生成一个 sas-local-mcp 可执行入口（脚本/控制台命令）。

若是把仓库从一个目录搬到另一个目录后再用既有 .venv，editable 安装记录的路径可能仍指向旧位置 （.venv/Lib/site-packages/sas_local_mcp.pth）。此时重新执行上面的 pip install -e . 即可。

方式三：仅起本地开发服务（不安装）

# 确保已 pip install -e . 或依赖已就位
python -m sas_local_mcp

服务以 stdio 协议运行：通常由 MCP 客户端在配置后自动拉起，无需手动常驻。 如需手动调试，可直接运行入口可执行文件（如 .venv/bin/sas-local-mcp 或 .venv\Scripts\sas-local-mcp.exe）。

配置（环境变量）

服务通过环境变量配置，在 MCP 客户端配置中以 env 字段传入即可。

两个上限分开的意义：GROUP BY 的基数常远超预览行数（例如 306 个受试者的 USUBJID 频数表）。 若聚合也被 200 行截断，模型会读到不完整的分布并可能得出错误结论。

SAS_DATA_ROOT 支持 ~ 家目录展开；未设置时退化为启动进程的当前目录。

MCP 客户端配置示例

在标准 MCP 客户端配置文件（如 mcp.json / claude_desktop_config.json / 各 IDE 的 MCP 设置）中加入：

{
  "mcpServers": {
    "sas-local-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "/绝对/路径/到/sas-local-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "SAS_DATA_ROOT": "/绝对/路径/到/你的数据根目录"
      },
      "description": "读取本地 SAS 数据集（sas7bdat/xpt）的只读 MCP 服务"
    }
  }
}

• command：填入上一步安装得到的 sas-local-mcp 入口绝对路径

  • 使用 uv：uv run sas-local-mcp 的等效绝对路径，或直接 "command": "uv", "args": ["--directory", "/绝对/路径/到/repo", "run", "sas-local-mcp"]

  • 使用 pip 虚拟环境：.venv/bin/sas-local-mcp（macOS/Linux）或 .venv\Scripts\sas-local-mcp.exe（Windows）

• env.SAS_DATA_ROOT：务必设为你的数据根目录，否则只能用 CWD 作为根。

保存后重启客户端，即可在工具列表中看到 sas-local-mcp 提供的八个工具。

测试

# 安装测试依赖（若尚未）
pip install pytest pytest-asyncio     # 或 uv sync

# 运行全部测试
pytest

测试不依赖外部环境：tests/ 下随仓库附带真实数据集（来源见下）。

以数据目录作为 SAS_DATA_ROOT（由 tests/conftest.py 自动解析），通过内存客户端挂载本服务逐个调用全部工具，并覆盖：

• 概要统计的数值/字符分支、列子集、未知变量报错

• 频数表的降序、占比、分母语义（include_missing）

• 聚合基数不被行预览上限截断

• offset 分页与越界行为

• 多表注册与跨数据集 JOIN、SQL 结果值标签解码

• 跨数据集变量搜索（精确/子串、文件名过滤、未命中）

• 读取缓存命中（重复读取不再解析）

• 值标签解码与缺失分档（注入 meta 覆盖）

• 路径越界被拦截

另有少量用例依赖仓库外的旧工作区数据，找不到时会自动 skip。

测试数据来源

tests/ 下的测试数据取自 R Consortium 的 submissions-pilot5 公开示例提交包：

• 来源仓库：https://github.com/RConsortium/submissions-pilot5-datasetjson

• 取用目录：

  • original-sdtmdata/ — SDTM 域的 XPORT（V5）文件，22 个（ae / cm / dm / lb / qs / supplb ...）

  • original-adamdata/ — ADaM 数据集的 XPORT（V5）文件，12 个（adsl / adlbc / adtte ...）

在此之上派生出三套等价数据，用于交叉验证同一份数据在不同格式 / 编码下的读取结果：

文件规模跨度：4.8 KB（xpt/sdtm/suppds.xpt）～ 54.6 MB（sasdata/sdtm/supplb.sas7bdat，64403 × 10）， 随机冒烟测试即按「每类别最大 + 最小」抽样来同时覆盖两端。

转换脚本需在 WLATIN1 会话下运行：sas.exe -sysin tests/xpt2sas7bdat.sas -encoding wlatin1， 由 SAS 在写出时经 ENCODING= 数据集选项转码。

随机冒烟测试

tests/random_smoke.py 与上面的单元测试互补：它不走内存直连，而是以 stdio 子进程拉起安装后的 MCP 服务，端到端验证「客户端 → 协议 → 工具」的完整链路。

python tests/random_smoke.py --seed 20261020 --per-category 3 --out README.md

• 自动发现 tests/ 下所有类别目录，每类至少抽 2 个文件，并强制包含该类中最小与最大的文件

• 每个文件依次调用全部 8 个工具，limit / offset / columns / where / apply_labels / include_missing / SQL 模板随机生成

• --out README.md 把结果写回下一节的两行标记之间（重复运行就地覆盖）

随机冒烟测试（tests 数据）

以 stdio 子进程方式拉起安装后的 MCP 服务（.venv/Scripts/sas-local-mcp.exe），对 tests/ 下各类别目录随机抽检：每类强制包含该类中最小与最大的文件，每类至少 2 个文件；每个文件依次调用全部 8 个工具，limit / offset / columns / where / apply_labels / include_missing / SQL 模板均随机生成。

sasdata/adam/adsl.sas7bdat（sasdata/adam，192.0 KB）

• [PASS] list_datasets 633 ms — pattern='ads' 命中 3 个

• [PASS] get_dataset_metadata 28 ms — 254 行 × 49 列

• [PASS] summarize_dataset 38 ms — 49 变量概要（全量）

• [PASS] get_value_labels 4 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 6 ms — SEX: 2 取值 / 返回 2 / 分母 254 / include_missing=True

• [PASS] read_dataset 10 ms — 返回 1 行 / 过滤后 254 行 / offset=166

• [PASS] query_dataset 78 ms — 1 行结果（group_by）

• [PASS] search_variables 376 ms — AVGDD: 命中 3 个数据集 / contains=True

sasdata/adam/adlbcpv.sas7bdat（sasdata/adam，16.0 MB）

• [PASS] list_datasets 5 ms — pattern='adl' 命中 15 个

• [PASS] get_dataset_metadata 12 ms — 37132 行 × 46 列

• [PASS] summarize_dataset 230 ms — 3 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 2 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 4 ms — AENTMTFL: 2 取值 / 返回 2 / 分母 37132 / include_missing=True

• [PASS] read_dataset 47 ms — 返回 1 行 / 过滤后 37122 行 / offset=10368

• [PASS] query_dataset 159 ms — 1 行结果（group_by）

• [PASS] search_variables 359 ms — RACEN: 命中 36 个数据集 / contains=False

sasdata/adam/adlbhpv.sas7bdat（sasdata/adam，11.2 MB）

• [PASS] list_datasets 5 ms — pattern='adl' 命中 15 个

• [PASS] get_dataset_metadata 12 ms — 24966 行 × 46 列

• [PASS] summarize_dataset 332 ms — 46 变量概要（全量）

• [PASS] get_value_labels 3 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 4 ms — SEX: 2 取值 / 返回 2 / 分母 24966 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 5 ms — 返回 3 行 / 过滤后 24966 行 / offset=3050

• [PASS] query_dataset 126 ms — COUNT(*)=24966（元数据 24966 行）

• [PASS] search_variables 377 ms — RACEN: 命中 36 个数据集 / contains=True

sasdata/sdtm/sc.sas7bdat（sasdata/sdtm，128.0 KB）

• [PASS] list_datasets 4 ms — pattern='sc' 命中 5 个

• [PASS] get_dataset_metadata 6 ms — 254 行 × 14 列

• [PASS] summarize_dataset 8 ms — 6 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 2 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 3 ms — SCDTC: 207 取值 / 返回 10 / 分母 254 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 4 ms — 返回 3 行 / 过滤后 254 行 / offset=1

• [PASS] query_dataset 22 ms — COUNT(*)=254（元数据 254 行）

• [PASS] search_variables 358 ms — SCSTRESN: 命中 3 个数据集 / contains=True

sasdata/sdtm/supplb.sas7bdat（sasdata/sdtm，54.6 MB）

• [PASS] list_datasets 4 ms — pattern='sup' 命中 12 个

• [PASS] get_dataset_metadata 29 ms — 64403 行 × 10 列

• [PASS] summarize_dataset 246 ms — 5 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 3 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 14 ms — QVAL: 61 取值 / 返回 50 / 分母 64403 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 4 ms — 返回 3 行 / 过滤后 64403 行 / offset=4184

• [PASS] query_dataset 126 ms — 100 行结果（projection）

• [PASS] search_variables 344 ms — USUBJID: 命中 87 个数据集 / contains=False

sasdata/sdtm/sv.sas7bdat（sasdata/sdtm，384.0 KB）

• [PASS] list_datasets 6 ms — pattern='sv' 命中 3 个

• [PASS] get_dataset_metadata 4 ms — 3559 行 × 8 列

• [PASS] summarize_dataset 20 ms — 3 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 3 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 5 ms — VISIT: 36 取值 / 返回 10 / 分母 3559 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 4 ms — 返回 0 行 / 过滤后 2803 行 / offset=3335

• [PASS] query_dataset 29 ms — 20 行结果（projection）

• [PASS] search_variables 335 ms — VISITNUM: 命中 54 个数据集 / contains=True

sasdata_cn/adam/adsl.sas7bdat（sasdata_cn/adam，192.0 KB）

• [PASS] list_datasets 3 ms — pattern='ads' 命中 3 个

• [PASS] get_dataset_metadata 5 ms — 254 行 × 49 列

• [PASS] summarize_dataset 9 ms — 2 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 3 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 2 ms — AGEGR1N: 3 取值 / 返回 3 / 分母 254 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 4 ms — 返回 1 行 / 过滤后 254 行 / offset=171

• [PASS] query_dataset 27 ms — 5 行结果（projection）

• [PASS] search_variables 309 ms — COMP16FL: 命中 3 个数据集 / contains=True

sasdata_cn/adam/adlbcpv.sas7bdat（sasdata_cn/adam，16.0 MB）

• [PASS] list_datasets 5 ms — pattern='adl' 命中 15 个

• [PASS] get_dataset_metadata 12 ms — 37132 行 × 46 列

• [PASS] summarize_dataset 216 ms — 2 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 3 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 4 ms — PARAMN: 18 取值 / 返回 18 / 分母 37132 / include_missing=True

• [PASS] read_dataset 5 ms — 返回 10 行 / 过滤后 37132 行 / offset=27397

• [PASS] query_dataset 160 ms — 1 行结果（group_by）

• [PASS] search_variables 458 ms — R2A1HI: 命中 15 个数据集 / contains=True

sasdata_cn/adam/adlbh.sas7bdat（sasdata_cn/adam，9.9 MB）

• [PASS] list_datasets 7 ms — pattern='adl' 命中 15 个

• [PASS] get_dataset_metadata 12 ms — 24966 行 × 46 列

• [PASS] summarize_dataset 461 ms — 46 变量概要（全量）

• [PASS] get_value_labels 4 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 5 ms — SEX: 2 取值 / 返回 2 / 分母 24966 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 5 ms — 返回 25 行 / 过滤后 24966 行 / offset=3395

• [PASS] query_dataset 143 ms — 20 行结果（projection）

• [PASS] search_variables 369 ms — LBSEQ: 命中 15 个数据集 / contains=False

sasdata_cn/sdtm/sc.sas7bdat（sasdata_cn/sdtm，128.0 KB）

• [PASS] list_datasets 5 ms — pattern='sc' 命中 5 个

• [PASS] get_dataset_metadata 5 ms — 254 行 × 14 列

• [PASS] summarize_dataset 15 ms — 14 变量概要（全量）

• [PASS] get_value_labels 4 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 3 ms — SCSTRESN: 19 取值 / 返回 19 / 分母 254 / include_missing=True

• [PASS] read_dataset 5 ms — 返回 3 行 / 过滤后 254 行 / offset=22

• [PASS] query_dataset 23 ms — 5 行结果（projection）

• [PASS] search_variables 336 ms — SCCAT: 命中 3 个数据集 / contains=True

sasdata_cn/sdtm/supplb.sas7bdat（sasdata_cn/sdtm，54.6 MB）

• [PASS] list_datasets 4 ms — pattern='sup' 命中 12 个

• [PASS] get_dataset_metadata 29 ms — 64403 行 × 10 列

• [PASS] summarize_dataset 377 ms — 6 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 3 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 13 ms — QVAL: 61 取值 / 返回 50 / 分母 64403 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 7 ms — 返回 10 行 / 过滤后 64403 行 / offset=43487

• [PASS] query_dataset 153 ms — COUNT(*)=64403（元数据 64403 行）

• [PASS] search_variables 353 ms — STUDYID: 命中 102 个数据集 / contains=True

sasdata_cn/sdtm/ts.sas7bdat（sasdata_cn/sdtm，128.0 KB）

• [PASS] list_datasets 4 ms — pattern='ts' 命中 3 个

• [PASS] get_dataset_metadata 4 ms — 33 行 × 6 列

• [PASS] summarize_dataset 8 ms — 6 变量概要（全量）

• [PASS] get_value_labels 4 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 3 ms — TSSEQ: 4 取值 / 返回 4 / 分母 33 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 5 ms — 返回 10 行 / 过滤后 33 行 / offset=7

• [PASS] query_dataset 22 ms — COUNT(*)=33（元数据 33 行）

• [PASS] search_variables 340 ms — STUDYID: 命中 102 个数据集 / contains=True

xpt/adam/adtte.xpt（xpt/adam，71.8 KB）

• [PASS] list_datasets 9 ms — pattern='adt' 命中 3 个

• [PASS] get_dataset_metadata 25 ms — 254 行 × 26 列

• [PASS] summarize_dataset 33 ms — 26 变量概要（全量）

• [PASS] get_value_labels 3 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 6 ms — SEX: 2 取值 / 返回 2 / 分母 254 / include_missing=True

• [PASS] read_dataset 7 ms — 返回 25 行 / 过滤后 254 行 / offset=153

• [PASS] query_dataset 35 ms — 100 行结果（projection）

• [PASS] search_variables 458 ms — TRTSDT: 命中 36 个数据集 / contains=True

xpt/adam/adlbcpv.xpt（xpt/adam，15.8 MB）

• [PASS] list_datasets 5 ms — pattern='adl' 命中 15 个

• [PASS] get_dataset_metadata 629 ms — 37132 行 × 46 列

• [PASS] summarize_dataset 19 ms — 6 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 4 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 6 ms — COMP24FL: 2 取值 / 返回 2 / 分母 37132 / include_missing=True

• [PASS] read_dataset 5 ms — 返回 10 行 / 过滤后 37132 行 / offset=19184

• [PASS] query_dataset 189 ms — 1 行结果（group_by）

• [PASS] search_variables 408 ms — ALBTRVAL: 命中 12 个数据集 / contains=True

xpt/adam/adcibc.xpt（xpt/adam，283.7 KB）

• [PASS] list_datasets 3 ms — pattern='adc' 命中 1 个

• [PASS] get_dataset_metadata 30 ms — 730 行 × 36 列

• [PASS] summarize_dataset 7 ms — 4 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 4 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 6 ms — DTYPE: 2 取值 / 返回 2 / 分母 730 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 6 ms — 返回 3 行 / 过滤后 730 行 / offset=673

• [PASS] query_dataset 51 ms — 1 行结果（group_by）

• [PASS] search_variables 444 ms — ADT: 命中 30 个数据集 / contains=True

xpt/sdtm/suppds.xpt（xpt/sdtm，4.8 KB）

• [PASS] list_datasets 3 ms — pattern='sup' 命中 12 个

• [PASS] get_dataset_metadata 8 ms — 3 行 × 10 列

• [PASS] summarize_dataset 6 ms — 3 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 2 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 2 ms — QEVAL: 1 取值 / 返回 1 / 分母 3 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 3 ms — 返回 2 行 / 过滤后 3 行 / offset=1

• [PASS] query_dataset 20 ms — COUNT(*)=3（元数据 3 行）

• [PASS] search_variables 390 ms — QNAM: 命中 12 个数据集 / contains=False

xpt/sdtm/supplb.xpt（xpt/sdtm，54.1 MB）

• [PASS] list_datasets 6 ms — pattern='sup' 命中 12 个

• [PASS] get_dataset_metadata 825 ms — 64403 行 × 10 列

• [PASS] summarize_dataset 108 ms — 4 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 3 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 12 ms — QLABEL: 2 取值 / 返回 2 / 分母 64403 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 10 ms — 返回 1 行 / 过滤后 64403 行 / offset=30747

• [PASS] query_dataset 127 ms — 5 行结果（projection）

• [PASS] search_variables 351 ms — QNAM: 命中 12 个数据集 / contains=True

xpt/sdtm/cm.xpt（xpt/sdtm，3.6 MB）

• [PASS] list_datasets 4 ms — pattern='cm' 命中 3 个

• [PASS] get_dataset_metadata 98 ms — 7510 行 × 21 列

• [PASS] summarize_dataset 15 ms — 5 变量概要（列子集）

• [PASS] get_value_labels 2 ms — 无值标签

• [PASS] frequency 5 ms — VISIT: 15 取值 / 返回 10 / 分母 7510 / include_missing=False

• [PASS] read_dataset 3 ms — 返回 3 行 / 过滤后 7510 行 / offset=3856

• [PASS] query_dataset 42 ms — 1 行结果（group_by）

• [PASS] search_variables 289 ms — CMSPID: 命中 3 个数据集 / contains=True

跨数据集 JOIN

• [PASS] query_dataset(JOIN) 398 ms — adsl ⋈ adlbcpv = 37132 行

跨数据集 JOIN

• [PASS] query_dataset(JOIN) 255 ms — sc ⋈ supplb = 64403 行

跨数据集 JOIN

• [PASS] query_dataset(JOIN) 400 ms — adsl ⋈ adlbcpv = 37132 行

跨数据集 JOIN

• [PASS] query_dataset(JOIN) 346 ms — sc ⋈ supplb = 64403 行

跨数据集 JOIN

• [PASS] query_dataset(JOIN) 1124 ms — adtte ⋈ adlbcpv = 37132 行

跨数据集 JOIN

• [PASS] query_dataset(JOIN) 778 ms — suppds ⋈ supplb = 162 行

汇总

• 随机种子：20261020（--seed 可复现本次抽样）

• 覆盖类别：6 个（sasdata/adam、sasdata/sdtm、sasdata_cn/adam、sasdata_cn/sdtm、xpt/adam、xpt/sdtm）

• 抽检文件：18 个

• 工具调用：150 次，成功 150 次，失败 0 次

• 端到端耗时：18.7 s

全部用例通过（无失败明细）。

与 sassoftware/sas-mcp-server 的差异

两个项目都用 Python + FastMCP 实现 MCP 服务器， 其余在数据源、运行依赖、工具集、运行形态与安全模型上均不同。

目录结构

sas-local-mcp/
├── pyproject.toml          # 依赖与构建配置
├── README.md
├── LICENSE                # MIT
├── src/
│   └── sas_local_mcp/
│       ├── __init__.py
│       ├── __main__.py     # python -m sas_local_mcp 入口
│       ├── config.py       # 环境变量配置（数据根、两个行数上限、服务名）
│       ├── dataset.py      # 数据集读取 + 统计核心（pyreadstat + pandas 回退）
│       ├── stdio_server.py # FastMCP stdio 服务启动
│       └── tools.py        # MCP 工具注册（register_tools）
└── tests/
    ├── conftest.py         # 解析数据根（兼容根目录直放 / 分目录两种布局）
    ├── test_tools.py       # 单元测试：in-memory Client 逐个调用全部工具
    ├── test_regressions.py # 不依赖数据集的定点回归（注入 meta）
    ├── random_smoke.py     # 随机冒烟：stdio 子进程 + 各类别大小文件抽检
    ├── sasdata/            # 测试数据：英文 sdtm / adam
    ├── sasdata_cn/         # 测试数据：中文版（编码回归）
    └── xpt/                # 测试数据：XPORT 版（格式回归）

许可证

本项目代码采用 MIT License，详见 LICENSE。

注意：随仓库附带的测试数据取自 R Consortium submissions-pilot5-datasetjson 公开示例提交包，其许可与本仓库代码许可相互独立，请以该来源仓库的声明为准。