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SPSS Studio MCP

by kinginsun
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Python
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spss-mcp (macOS + Windows)

让 SPSS 成为 Agent 的「统计引擎 + 制图工厂」：论文级图片、深度结果解析、方法真机验证、安全执行。

简体中文 ｜ English

License: MIT PyPI Python Platform

面向 IBM SPSS Statistics 的 MCP（Model Context Protocol）服务器，供 Cursor / Claude Code / Codex 等 Agent 调用本机 SPSS。

本仓库基于上游 flupke91/spss-studio-mcp（MIT），在其能力之上增加了 macOS / SPSS 27+ 适配与若干兼容性修复，并在 macOS + IBM SPSS Statistics 27 真机验证通过。

能力概览

  • 论文级出图：11 类 spss_chart_*，PNG / TIFF / EMF（1950×1500 @300 dpi）

  • 深度结果解析：OMS 文本 → Markdown + JSON + 统计摘要

  • 分析方法：描述 / t / ANOVA / 回归 / 因子 / 信度 / 生存 / 混合模型 / 中介调节等

  • 安全执行：危险命令拦截、路径白名单、dry_run、审计日志

  • 跨平台引擎：Windows（stats.exe）与 macOS（SPSS Statistics.app + 捆绑 Python3 XD）

Related MCP server: spss-studio-mcp

本 fork 相对上游的主要改动

项

说明

macOS 探测

自动发现 /Applications/IBM SPSS Statistics *

XD 启动

设置 SPSS_HOME、DYLD_*，修复捆绑 libpython 加载

出图

macOS HTML 内嵌 JPEG → 自动转 PNG，再缩放至 300 dpi

路径

相对路径解析为绝对路径，避免 SPSS Error #61

解析

避免把 ANOVA 表中的 Error SS 误判为 Error #

样例数据

宽表 / 长表纵向数据对齐，便于 RM-ANOVA 与 MIXED

系统要求

  • Python 3.10+

  • 本机已授权的 IBM SPSS Statistics（已在 27（macOS） 验证；上游在 32（Windows） 验证）

  • macOS：安装包内需含 Resources/Python3（XD API）

快速开始

优先从 PyPI 安装（无需 clone）：

pip install spss-mcp
# 或：uv pip install spss-mcp
spss-mcp status   # 应显示 SPSS batch / python: OK

免安装即跑（类似 npx）：

uvx spss-mcp status
uvx spss-mcp serve

macOS 若未自动发现安装，可设置：

export SPSS_INSTALL_PATH="/Applications/IBM SPSS Statistics 27"

配置 Cursor（~/.cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "spss-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["spss-mcp", "serve", "--transport", "stdio"],
      "env": {
        "SPSS_INSTALL_PATH": "/Applications/IBM SPSS Statistics 27"
      }
    }
  }
}

也可用已安装的命令："command": "spss-mcp", "args": ["serve", "--transport", "stdio"]。

辅助配置：

spss-mcp configure-cursor   # 写入 ~/.cursor/mcp.json
spss-mcp configure-claude
spss-mcp configure-codex
spss-mcp setup-info

开发者本地可编辑安装：git clone 后执行 pip install -e ".[dev]"。

自然语言示例

对 examples/data/experiment_study.sav 做独立样本 t 检验（group 分组，posttest）
用 examples/data/mediation_study.sav 做中介分析：autonomy → satisfaction → performance
画 examples/data/survey_study.sav 学习投入总分的直方图（带正态密度），PNG 300dpi
对 examples/data/long_study.sav 做混合模型：score ~ group + time，随机截距 subject=id

纵向数据约定：

  • 重复测量 ANOVA（宽表）：examples/data/longitudinal_study.sav（time1/time2/time3）

  • MIXED（长表）：examples/data/long_study.sav（id/time/score）

架构

MCP 客户端（Cursor / Claude Code / Codex）
        │  MCP 协议（stdio）
        ▼
工具层    50+ 工具：文件/元数据 · 分析方法 · 图表 · 中介/调节
        ▼
语法构建   方法模板 + Pydantic 校验 ｜ 安全层
        ▼
引擎层    SPSS Python3 XD 持久会话（StartSPSS / Submit）
        ▼
输出层    OMS TEXT → Markdown/JSON ｜ HTML → PNG/TIFF ｜ DOCX → EMF
        ▼
IBM SPSS Statistics（本机授权；macOS 或 Windows）

文档

致谢与许可证

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Resources

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