eviews-mcp

Steuern Sie EViews von Python aus und machen Sie es über das Model Context Protocol für LLM-Clients verfügbar.

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Zwei Dinge in einem Paket:

• Eine Bibliothek. Eine EViews-Klasse für Skripte und Notebooks – Workfiles erstellen, Modelle schätzen, Ergebnisse als Text oder pandas-DataFrames zurücklesen.

• Ein MCP-Server. Dieselben Fähigkeiten als Tools, sodass ein Assistent in einer echten EViews-Sitzung Ökonometrie betreiben kann.

Entwickelt und getestet gegen EViews 13 unter Windows; EViews 10–14 werden über dieselbe COM-Schnittstelle korrekt erkannt.

Noch nicht eingeweiht? Der EViews-Forscherleitfaden führt Sie von einem frischen Rechner bis zu einer vollständigen ARDL-Studie. Jeder Befehl und jede Ausgabe wurden gegen eine echte EViews-Sitzung geprüft. Python-Kenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Installation

pip install eviews-mcp

Mit pandas-Unterstützung:

pip install "eviews-mcp[pandas]"

Oder aus einem lokalen Klon für die Entwicklung:

git clone https://github.com/merwanroudane/MCP_EVIEWS.git
cd MCP_EVIEWS
pip install -e .[dev]

Erfordert Windows und eine lokale EViews-Installation, da EViews über COM-Automation angesteuert wird.

Related MCP server: econstats-mcp

Bibliotheksnutzung

from eviews_mcp import EViews

with EViews() as ev:
    ev.create_workfile("q", "1990q1", "2020q4")
    ev.run("""
        series k   = 100 + @trend + 3*@nrnd
        series l   = 50 + 0.5*@trend + 2*@nrnd
        series gdp = 10 + 0.6*k + 0.3*l + 2*@nrnd
        equation eq1.ls gdp c k l
    """)

    print(ev.show("eq1"))
    print(ev.value("eq1.@r2"))

Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Included observations: 124

Variable      Coefficient   Std. Error   t-Statistic   Prob.

C             9.58073       0.829252     11.5535       2.90e-21
K             0.591693      0.0333819    17.7250       1.99e-35
L             0.322394      0.0673315     4.78816      4.81e-06

R-squared     0.994702      Mean dependent var         131.080

Jede EViews-Ansicht als Text

show übernimmt eine Ansicht, daher sind für Diagnosen keine zusätzlichen APIs erforderlich:

ev.show("eq1", "wald c(2)=c(3)")   # coefficient restriction test
ev.show("eq1", "resids(t)")        # residual table
ev.show("eq1", "coefcov")          # coefficient covariance
ev.show("eq1", "auto(2)")          # Breusch-Godfrey serial correlation
ev.show("eq1", "white")            # White heteroskedasticity test
ev.show("gdp", "uroot")            # unit root test
ev.show("gdp", "correl")           # correlogram
ev.show("ardl1", "cointrel")       # ARDL long-run relationship
ev.show("var1", "impulse(t)")      # impulse response table
ev.show("var1", "testexog")        # Granger causality

resids und impulse zeichnen standardmäßig Graphen; die (t)-Varianten fordern von EViews die Tabellenform. Ansichten, die in einen Spool statt in eine Tabelle einfrieren – darunter die ARDL-Kointegrationsbeziehung –, können über COM überhaupt nicht gelesen werden. Für diese fällt show auf eine Textausgabe zurück.

Wenn die Zahlen zählen und nicht das Layout: table() liefert die rohen Zeilen in voller Doppelgenauigkeit, und value() liefert eine einzelne Zahl:

rows = ev.table("eq1")             # tuple of row tuples
r2   = ev.value("eq1.@r2")         # 0.9947015...
beta = ev.value("eq1.@coefs(2)")

Ergebnisse als Daten, nicht nur Text

show formatiert eine Tabelle zum Lesen. Diese Funktionen liefern stattdessen die Zahlen – zum Testen, Tabellieren oder zur Weitergabe an etwas anderes:

ev.coefficients("eq1")
# [{'variable': 'LNK', 'coefficient': 0.549198724914677,
#   'std_error': 0.023936158605687322, 't_stat': 22.94431341143375,
#   'p_value': 5.677925593821611e-41}, ...]

ev.fit("eq1")["R-squared"]        # 0.9858630667863459

Integrationsordnung, über Differenzen hinweg bis zur Stationarität:

ev.unit_root("lngdp")
# {'series': 'LNGDP', 'order_of_integration': 1, 'conclusion': 'I(1)',
#  'steps': [{'difference': 0, 'statistic': -0.5001, 'p_value': 0.8856, ...},
#            {'difference': 1, 'statistic': -12.1778, 'p_value': 0.0001, ...}]}

Übergeben Sie options, um den Test zu wählen: "pp" für Phillips-Perron, "kpss" für KPSS, "adf", trend zusätzlich für einen linearen Trend. KPSS dreht die Nullhypothese um, die angegebene Ordnung gilt daher nicht dafür.

Die übliche Testbatterie nach der Schätzung in einem Aufruf:

report = ev.diagnose("eq1")
report["summary"]
# 'All 3 diagnostics pass at the 0.05 level.'

Breusch-Godfrey, White und Jarque-Bera, jeweils mit Prüfgröße, p-Wert und dem Rejektionsergebnis für die Nullhypothese. Ein Test, der nicht ausgeführt werden kann, wird unter report["skipped"] mit dem von EViews gelieferten Grund eingetragen. Die Zusammenfassung überschätzt also nie den tatsächlichen Prüfumfang.

Diese Aussagen lesen p-Werte gegen ein von Ihnen gewähltes Signifikanzniveau. Sie belegen nicht, dass eine Spezifikation gültig ist – Strukturbrüche, Saisonalität und kurze Stichproben führen diese Tests in die Irre.

pandas in beide Richtungen

frame = ev.to_dataframe(["gdp", "k", "l"])   # indexed 1990Q1, 1990Q2, ...
frame.corr()

Beim Zurückschreiben bestimmen DatetimeIndex oder PeriodIndex die Seitenfrequenz und Seitenlänge/Zeitbereich, sodass die Daten synchron bleiben:

import numpy as np
import pandas as pd

rng = np.random.default_rng(7)
index = pd.period_range("2005Q1", periods=40, freq="Q")
unemployment = 7.0 - 0.05 * np.arange(40) + rng.normal(0, 0.4, 40)

df = pd.DataFrame(
    {"unemployment": unemployment,
     "inflation": 9.0 - 0.9 * unemployment + rng.normal(0, 0.5, 40)},
    index=index,
)

ev.from_dataframe(df)              # creates a quarterly 2005Q1-2014Q4 page
ev.run("equation phillips.ls inflation c unemployment")

Nicht-numerische Spalten werden übersprungen, statt das gesamte DataFrame zu verwerfen.

Grafiken

Grafiken lassen sich nicht als Text rendern, also schreiben Sie sie in eine Datei:

ev.export_object("phillips", "residuals.png", view="resids")

Grafikformate: png, jpg, pdf, emf, wmf, bmp, gif, eps, tex. Tabellenformate: csv, rtf, txt, html.

Fehler

EViews meldet Fehler präzise, einschließlich der Zeilennummer in einem Programm. Diese Meldungen werden unverändert durch gegeben:

ev.run("""series ok = 1
broken_command
""")

EViewsError: BROKEN_COMMAND is not defined or is an illegal command in "BROKEN_COMMAND"
in MCP_77B699157F3B.PRG on line 2.

Das generierte Programm erhält bei jedem Lauf einen zufälligen Namen; nur dieser Teil variiert also.

MCP-Serververwendung

Registrieren Sie den Befehl eviews-mcp bei Ihrem MCP-Client:

{
  "mcpServers": {
    "eviews": {
      "command": "eviews-mcp"
    }
  }
}

Für Claude Code:

claude mcp add eviews -- eviews-mcp

Tools

Ergebnisse werden nicht von run_eviews_code ausgegeben, da EViews Programmausgaben in das eigene Protokollfenster schickt, wo COM sie nicht erreichen kann. Schätzen Sie also in ein benanntes Objekt und rufen Sie show darauf auf.

Interessantes Verhalten

Diese Eigenschaften hand take EViews; the library treats them for you; documented because people writing directly COM code being surprised.

• Writes respekt the active sample. Unter smpl 2000m3 2000m6 platziert das Schreiben von 12 Werten nur 4 und lässt den Rest stillschweigend NA. Schreibzugriffe nutzen standardmäßig die gesamte Seite; sample="" optiert stattdessen in das aktuelle Sample.

• save ignoriert die Dateierweiterung. graph.save "out.png" schreibt EMF-Daten. Das Format wird explizit übergeben; ein Speichern ohne erzeugte Datei löst einen Fehler aus statt Erfolg zu meldden.

• Relative Pfade lösen sich gegen EViews auf, nicht gegen den aufrufenden Prozess; Pfade werden deshalb absolut gesetzt, bevor sie übergeben werden.

• Ein datiertes DataFrame bestimmt die Seite. Das Schreiben eines 12-zeiligen Quartal-Frames in eine offene 80-zeilige Seite würde die Werte auf den falschen Daten platzieren; daher wird eine zum Frame passende Seite erzeugt.

• Keine Logumleitung. output benötigt einen eingefrorenen Objekt ab und schreibt sonst gar nichts; ein Log kann nicht eingefangen werden. Ergebnisse stammen durch Einfrieren eines Objekts in eine Tabelle und Lesen dieser Tabelle.

• Keine GetScalar- / PutScalar- / GetString- Support. Diese gibt es an der EViews-COM-Schnittstelle überhaupt nicht. Get deckt sie ab und bestimmt den Typ automatisch.

• Eine COM-Thread. MCP dispered synchroner Tools über einen Thread-Pool; ein COM-Zeiger ist über Apartments hinweg nicht gültig. Also wird jedes EViews-Aufrufution auf einen einzigen Apartment-initialsierten Thread gepumpt.

• Import in ein offenes Workfile verkürzt die Datei stillschweigend auf die Seitenlänge. Import entwickelt deshalb standardmäßig einues Workfile; das Mischen in die aktuelle Seite ist opt-in.

• EViews begrenzt die Anzahl offener Workfiles und verweigert danach weitere; close_workfile ist deshalb dazu da, lange Sitzungen debugbar zu halten.

Tests

python tests/test_offline.py        # 27 tests, no EViews needed
python tests/test_live.py           # 25 tests, drives the MCP tool layer
python tests/test_live_client.py    # 58 tests, drives the library API

pytest führt standardmäßig die Offline-Suite; die Live-Suiten sind nur optional, da sie eine EViews-Lizenz erfordern.

Lizenz

MIT. Copyright (c) 2026 EViews-Roudane.

[Letters]