spss-stats-mcp

IBM SPSS Statistics のシンタックス(.sps)を、コーディングエージェント (IBM Bob など)から安全にバッチ実行するための MCP サーバーです。

エージェントが IBM Documentation 検索 MCP などで公式ドキュメントを参照 しながら生成した SPSS シンタックスを、静的安全検査したうえで Desktop 版 IBM SPSS Statistics の stats.exe(Production モード) で 実行し、結果テキスト/HTML を回収して返します。

• 通常の Python + pip だけで動きます。

• 設定ファイルなしでも動きます。 stats.exe は標準インストール場所から 自動検出し、サンドボックスはエージェントのワークスペースになります。

• 設定に問題があってもサーバーは起動します(fail-soft 起動)。原因と 直し方はツール応答(get_spss_mcp_info など)で確認でき、直せば再起動 不要で復帰します。設定が無効な間は一切実行しません(fail-closed 実行)。

• 実行バックエンドは stats.exe Production モード専用です (Statistics Server / statisticsb.exe のサポートは削除しました)。

設計思想

このMCPは 「安全な実行ゲートウェイ」に徹します。意図的に多機能化していません。

IBM Documentation 検索 MCP: hkwd/ibm-docs-mcp (IBM 製品ドキュメントを検索・参照する MCP サーバー。本 MCP とは独立しており、無くても動作します)

安全方針は fail-closed(疑わしきは実行しない) です。

Related MCP server: Terminal MCP Server

提供ツール(3つのみ)

必要要件

• Python 3.10 以上 と pip

• Python パッケージ mcp(pip install -e . で自動インストール)

• IBM SPSS Statistics Desktop(v29/v30 で動作確認)

  • stats.exe が存在し、Production モードで実行できること (例: C:\Program Files\IBM\SPSS Statistics\stats.exe)

  • 有効な SPSS ライセンス

• 読み書き可能な作業フォルダ(allowed_directories に設定)

• MCP クライアント(IBM Bob など)

• (任意)IBM Documentation 検索 MCP(例: hkwd/ibm-docs-mcp) — エージェントがシンタックス仕様を公式ドキュメントで裏取りしながら書けるようになります

補足: PATH の python が Microsoft Store のスタブの環境では、 実体のある Python(例: C:\Program Files\IBM\SPSS Statistics\Python3\python.exe や python.org 版)のフルパスを使ってください。

インストール

最短ルート(推奨)

rem 1) リポジトリを取得(配置場所は任意)
git clone https://github.com/YokeSin/spss-stats-mcp.git
cd spss-stats-mcp

rem 2) セットアップ(リポジトリ直下に .venv を作成し、依存 mcp を導入)
setup.cmd

あとは MCP クライアント設定の command に bin\spss-stats-mcp.cmd の絶対パスを書くだけです (下記「MCP クライアントへの登録」)。ランチャーが適切な Python を 自動選択するため、Python のパスを調べて設定に書く必要はありません。

• mcp SDK 導入済みの Python が既に PATH にある場合、setup.cmd の実行すら 不要です(ランチャーがその Python を自動発見し、src/ を直接 import して 動きます。pip install も不要)。

• ランチャーの Python 探索順: ①環境変数 SPSS_STATS_MCP_PYTHON ②リポジトリ直下 .venv ③%USERPROFILE%\.venvs\spss-stats-mcp ④PATH 上の python / py ランチャーのうち mcp SDK を import できるもの

手動セットアップ(任意の Python 環境に入れる場合)

rem 仮想環境を任意の場所に作成(例: %USERPROFILE%\.venvs\spss-stats-mcp)
python -m venv "%USERPROFILE%\.venvs\spss-stats-mcp"

rem インストール(依存パッケージ mcp も入る)
"%USERPROFILE%\.venvs\spss-stats-mcp\Scripts\python" -m pip install .

• インストール後は <インストール先のpython> -m spss_stats_mcp.server (または python -m spss_stats_mcp / console script spss-stats-mcp)で 起動できます。実際の起動は MCP クライアントが行うため、手動で常駐させる 必要はありません。

• ソースを編集しながら使う場合は pip install -e .(editable)にすると、 リポジトリの変更が即座に反映されます。

• クローンせずに GitHub から直接インストールすることもできます: pip install git+https://github.com/YokeSin/spss-stats-mcp.git

設定ファイル(config.json)— 任意

config.json はなくても動きます。 無い場合は次の既定値で起動します:

• executable … 標準インストール場所から stats.exe を自動検出 (C:\Program Files\IBM\SPSS Statistics\stats.exe、バージョン番号付きの 旧レイアウトにも対応。複数あれば新しいバージョンを優先)

• allowed_directories … ["${workspace}"](エージェントのワークスペース)

• audit_log … ~/.spss-stats-mcp/logs/audit.jsonl

タイムアウト等をカスタマイズしたい場合のみ、config.json.example を参考に config.json を作成します。探索順:

1. 環境変数 SPSS_STATS_MCP_CONFIG で指定されたパス

2. サーバープロセスのカレントディレクトリ

3. リポジトリ直下(クローン/editable 運用の場合。MCP クライアントが どんな cwd でサーバーを起動しても見つかります)

4. ~/.spss-stats-mcp/config.json

パス系の値(executable / allowed_directories / audit_log / SPSS_STATS_MCP_CONFIG)では、先頭の ~ がホームディレクトリに展開されます。 audit_log の相対パスは config.json のあるフォルダ基準で解決されます。

allowed_directories と ${workspace} トークン(推奨設定)

allowed_directories に "${workspace}" と書くと、起動時に 「エージェントが管理しているワークスペース」に解決されます。解決順:

1. 環境変数 SPSS_MCP_WORKSPACE(クライアント設定の env で明示。推奨)

2. サーバープロセスのカレントディレクトリ(フォールバック。MCP クライアント が cwd をどこにして起動するかはクライアント実装依存のため、env の明示が確実)

エージェント自身のファイル操作権限(ワークスペース内)と SPSS 実行の サンドボックスが同じ境界になるため、これが推奨です。audit_log の 値でも ${workspace} は使えます。固定パス(例: C:\\projects\\spss-work)も 指定できます。

⚠️ 広すぎるディレクトリは拒否されます: ドライブルート(C:\ 等)、ホームディレクトリとその親(C:\Users 等)、 Windows システム領域(C:\Windows、Program Files 等)。 ${workspace} がこれらに解決された場合も同様です。この場合もサーバー自体は 起動を継続し、ツールが config_error として原因と直し方を返します (実行は一切されません)。

MCP クライアントへの登録

書くのは実質2つだけです。cwd の指定は不要です(サーバーは cwd に 依存しません。MCP クライアントが cwd をどこにして起動しても動きます):

• command … ランチャー bin\spss-stats-mcp.cmd の絶対パス(推奨)。 または spss-stats-mcp をインストールした Python のフルパス + args: ["-m", "spss_stats_mcp.server"]

• env.SPSS_MCP_WORKSPACE … ワークスペース(プロジェクトのルート)の 絶対パス。${workspace} サンドボックスの解決先になります。 未指定時はサーバー起動時の cwd にフォールバックしますが、IBM Bob のように cwd の扱いが不定なクライアントでは必ず明示してください

一般的な stdio MCP クライアント(JSON 形式)、ランチャー使用:

{
  "mcpServers": {
    "spss-stats-mcp": {
      "command": "C:\\path\\to\\spss-stats-mcp\\bin\\spss-stats-mcp.cmd",
      "env": {
        "SPSS_MCP_WORKSPACE": "C:\\path\\to\\your-workspace"
      }
    }
  }
}

IBM Bob(プロジェクトの .bob/mcp.json や C:\Users\<ユーザー名>\.bob\settings\mcp_settings.json)も同じ JSON 形式です。 Python を直接指定する場合の例(.cmd を起動できないクライアント向け):

{
  "mcpServers": {
    "spss-stats-mcp": {
      "command": "C:\\Users\\<ユーザー名>\\.venvs\\spss-stats-mcp\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["-m", "spss_stats_mcp.server"],
      "env": {
        "SPSS_MCP_WORKSPACE": "C:\\path\\to\\your-workspace"
      }
    }
  }
}

get_spss_mcp_info の diagnostics に bob_workspace_resolved_from_cwd が 出た場合は、env の SPSS_MCP_WORKSPACE 設定を確認してください。

起動時の挙動と診断(fail-soft 起動 / fail-closed 実行)

• 設定に問題があってもサーバーは必ず起動してツールを登録します。 起動時にクラッシュするとクライアントからは「ツールが存在しない」 (IBM Bob では Tool does not exist)ようにしか見えず、原因究明が 非常に難しいためです。

• 設定が無効な間、validate_spss_syntax / execute_spss_syntax は status: "config_error" と原因(reason)・直し方(fix)を返し、 実行は一切行いません(fail-closed)。

• get_spss_mcp_info は常に応答します。status の値:

  • ok … 実行可能

  • executable_not_found … stats.exe 未検出(validate のみ利用可)。 diagnostics に検出を試みた経緯が入ります

  • config_error … 設定不備。reason / fix / config_search_paths 参照

• 設定を直した後のクライアント再起動は不要です。 次のツール呼び出しで 自動的に再読込・復帰します(stats.exe の後付けインストールも同様)。

• 起動経緯はクライアントの MCP ログで [spss-stats-mcp] ready(...) / [spss-stats-mcp] 設定エラー: ... の行からも確認できます(stderr 出力)。

実行のしくみ(stats.exe Production モード)

Desktop 版の stats.exe は .sps を直接バッチ実行できません。 IBM 公式の非対話実行は Production ジョブ(.spj)経由で、コマンドは stats.exe <job>.spj -production silent です (IBM Docs: "Running production jobs from a command line")。

本MCPは実行のたびに:

1. 検査済みシンタックスに OMS(Output Management System)を注入し、 結果(テーブル・テキスト・見出し・警告)を text/html として 出力ファイルへ直接書き出すようにする

2. 一時 .sps と一時 .spj を allowed_directories 配下に自動生成する

3. stats.exe <一時.spj> -production silent を実行する(shell=False)

4. 出力ファイルを回収して返し、一時 .sps / .spj / 使い捨て Viewer(.spv) を削除する(人間可読な出力ファイルは検証・再利用のため残す)

OMS を使うのは、stats.exe -production の .spj が <output outputFormat="text"> を解釈せず常に Viewer 文書(.spv = バイナリ) を書き出すためです。.spj の役割は「シンタックスを実行する」ことだけで、 副産物の .spv は使い捨てにします。

• 出力エンコーディングは SPSS のセッションモードに追随します (Unicode モード→UTF-8、コードページモード→ロケールのコードページ)。 MCP は両者を判別して正しく読みます。

• 自動生成する .spj は v29/v30 想定の組み込みテンプレートです。 他バージョンで実行に失敗する場合は、SPSS 本体の Utilities → Production Facility から動作する .spj を書き出し、 パス部分をプレースホルダーに置換して config.json の spj_template に 貼り付けて上書きできます(コード変更不要):

  • {syntax_file} … 実行する一時 .sps の絶対パス

  • {viewer_file} … 使い捨て Viewer(.spv)の絶対パス。 <output> はこちらを指すこと({output_file} を指すと OMS の 出力と書き込み先が衝突します)

  • {output_file} … MCP が回収する出力ファイル(OMS の書き込み先)

  • {output_dir} / {output_format} … 出力ディレクトリ / text・html

セキュリティ制限

1. 危険コマンドの静的検査: 実行前に必ず全文を字句解析。 デフォルトで以下をブロック(SPSSの3文字省略形、大文字小文字の揺れ、 コメント挟み込みにも対応):

   • HOST(OSコマンド実行)/ ERASE(ファイル削除)/ PERMISSIONS

   • SCRIPT / BEGIN PROGRAM(任意の Python/R 実行)

   • INSERT / INCLUDE(検査を回避する外部シンタックス取り込み)

   • CD(サンドボックス逸脱)

   • マクロ難読化トークン !CONCAT !UNQUOTE !EVAL

2. パスサンドボックス: シンタックス内の絶対パス参照、syntax_file、 working_directory はすべて allowed_directories 配下に限定。 シンボリックリンク・.. による逸脱も実パス解決でブロック。

3. コマンドインジェクション対策: shell=False のリスト引数実行のみ。

4. タイムアウト: プロセスツリーごと強制終了(Windows: taskkill /T)。

5. 同時実行制御: 多重実行は即時 busy を返却。

6. 出力サイズ上限: LLMコンテキスト溢れを防止。

7. 認証情報の扱い: ツールパラメータでは一切受け取らない。 config の {env:VAR名} 形式で環境変数からのみ解決。

8. 監査ログ: 全実行/拒否を JSONL で記録。シンタックス本文は記録せず SHA-256 + 先頭プレビューのみ(機密データ保護)。

できること / できないこと

できること

• SPSS シンタックスの静的安全検査(実行前の自己修正用)

• 検査済みシンタックスの無人バッチ実行(stats.exe -production silent)

• 結果の text / html での回収(グラフ等の画像は対象外)

• allowed_directories 内の .sav / .csv 等の読み書き (シンタックス内から相対パスまたは許可範囲内の絶対パスで)

できないこと

• Statistics Server(statisticsb.exe)での実行(サポート削除済み)

• HOST / SCRIPT / BEGIN PROGRAM 等を含むシンタックスの実行 (allow_begin_program で明示的に緩めない限り)

• allowed_directories 外のファイルへのアクセス

• .spv(Viewer バイナリ)やグラフ画像の返却

• SPSS の GUI 操作・対話的実行

利用イメージ(エージェントへの指示例)

@/sales_analysis.sps を spss-stats-mcp で実行して

data.sav の売上を地域別にt検定するシンタックスを書いて、
validate_spss_syntax で検査してから実行して

テスト方法

リポジトリのクローンで、インストールに使った Python を <python> として実行します(例: %USERPROFILE%\.venvs\spss-stats-mcp\Scripts\python):

cd spss-stats-mcp
<python> -m pip install -e .[dev]

rem 単体テスト(SPSS本体不要。安全検査・.spj生成・config解決・fail-soft起動)
<python> -m pytest tests/ -v

rem サーバー起動確認(Ctrl+C で終了。config.json はなくてもよい)
<python> -m spss_stats_mcp.server
rem 起動直後に stderr に [spss-stats-mcp] ready(...) が出れば正常

SPSS 実機を使った疎通確認は、MCP クライアントから get_spss_mcp_info → execute_spss_syntax(小さな DATA LIST + DESCRIPTIVES など)を呼び、status: "success" が返ることを確認します。

高度な設定

{
  "safety": {
    "allow_begin_program": false,
    "blocked_commands_extra": {"OMS": "出力リダイレクトを禁止する場合"},
    "unblocked_commands": ["CD"],
    "max_syntax_bytes": 1000000
  },
  "env": {"MY_VAR": "{env:MY_ENV_VAR}"}
}

• allow_begin_program: true にすると BEGIN PROGRAM を許可できますが、 任意コード実行と同義のため、隔離環境以外では推奨しません。

• unblocked_commands でデフォルトブロックを個別解除できます(自己責任)。

• blocked_commands_extra で OMS をブロックしても、出力回収のために MCP が 内部注入する OMS(書き込み先はサンドボックス内に固定)には影響しません。

トラブルシュート

制限事項

• 静的検査は保守的なため、HOST 等と同名の変数・マクロ名は誤検知します (名称変更で回避してください)。

• 出力形式は text / html のみ(.spv はバイナリのため LLM 返却に不向き)。

• 自動生成 .spj は v29/v30 想定。他バージョンは spj_template で上書き。

• Windows ローカル実行を対象としています。

ライセンス

MIT License(LICENSE を参照)。 IBM SPSS Statistics は IBM Corporation の製品・商標です。本プロジェクトは IBM とは無関係の非公式ツールであり、SPSS 本体・ライセンスは含みません。