eviews-mcp

Управляйте EViews из Python и предоставляйте его LLM-клиентам через Model Context Protocol.

Документация · Руководство исследователя · PyPI

Две вещи в одном пакете:

• Библиотека. Класс EViews для скриптов и блокнотов — создавайте рабочие файлы, оценивайте модели, читайте результаты как текст или pandas DataFrames.

• MCP-сервер. Те же возможности в виде инструментов, чтобы ассистент мог заниматься эконометрикой в реальном сеансе EViews.

Разработано и протестировано с EViews 13 на Windows; EViews 10–14 корректно работают через тот же COM-интерфейс.

Новичок? Руководство исследователя EViews проведёт вас от чистого компьютера до готового исследования ARDL, где каждая команда и каждый результат проверены на реальном сеансе EViews. Знание Python не предполагается.

Установка

pip install eviews-mcp

С поддержкой pandas:

pip install "eviews-mcp[pandas]"

Или из клона, для разработки:

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

Требуется Windows и локальная установка EViews, так как он управляет EViews через COM-автоматизацию.

Related MCP server: econstats-mcp

Использование библиотеки

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

Любое представление EViews как текст

show принимает представление, поэтому диагностика не требует дополнительных API:

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 и impulse по умолчанию рисуют графики; варианты (t) запрашивают у EViews табличную форму. Представления, которые замораживаются в пул (spool), а не в таблицу — среди них соотношение коинтеграции ARDL — вообще не могут быть прочитаны через COM, поэтому show для них возвращает текстовый дамп.

Для чисел, а не для макета, table() возвращает необработанные строки с полной двойной точностью, а value() возвращает одно число:

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

Результаты как данные, а не только текст

show форматирует таблицу для чтения. Эти методы возвращают числа вместо текста, для тестирования, табулирования или передачи в другую систему:

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

Порядок интеграции, проверяемый понижением через разности до стационарности:

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, ...}]}

Передайте options, чтобы выбрать тест: "pp" для Филлипса-Перрона, "kpss" для KPSS, "adf, trend" для добавления тренда. KPSS меняет нулевую гипотезу, поэтому порядок к нему не применяется.

Стандартный набор пост-оценочных тестов одним вызовом:

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

Бреуша-Годфри, Уайта и Жарка-Бера, каждый со своей статистикой, p-значением и указанием, отвергнута ли нулевая гипотеза. Тест, который не может быть выполнен, перечисляется в report["skipped"] с причиной, указанной EViews, поэтому сводка никогда не завышает объём фактически проверенного.

Эти вердикты сравнивают p-значения с выбранным вами уровнем. Они не устанавливают, что спецификация корректна — структурные разрывы, сезонность и короткие выборки вводят эти тесты в заблуждение.

pandas в обе стороны

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

При записи обратно DatetimeIndex или PeriodIndex определяют частоту и диапазон страницы, поэтому даты остаются согласованными:

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")

Нечисловые столбцы пропускаются, а не приводят к сбою всего фрейма.

Графики

Графики нельзя отобразить как текст, поэтому запишите их в файл:

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

Форматы графиков: png, jpg, pdf, emf, wmf, bmp, gif, eps, tex. Форматы таблиц: csv, rtf, txt, html.

Ошибки

EViews сообщает об ошибках точно, включая номер строки внутри программы, и эти сообщения передаются без изменений:

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.

Сгенерированная программа получает случайное имя при каждом запуске, поэтому меняется только эта часть.

Использование MCP-сервера

Зарегистрируйте команду eviews-mcp в вашем MCP-клиенте:

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

Для Claude Code:

claude mcp add eviews -- eviews-mcp

Инструменты

Результаты не выводятся run_eviews_code, потому что EViews отправляет вывод программы в собственное окно журнала, куда COM не может добраться. Оцените в именованный объект и вызовите для него show.

Поведение, о котором стоит знать

Это особенности EViews, которые библиотека обрабатывает за вас; они задокументированы, потому что удивляют людей, пишущих COM-код напрямую.

• Запись учитывает активную выборку. При smpl 2000m3 2000m6 запись 12 значений попадает в 4 и молча оставляет остальные NA. Поэтому запись по умолчанию выполняется на всю страницу; передайте sample="", чтобы выбрать текущую выборку.

• save игнорирует расширение файла. graph.save "out.png" записывает данные EMF. Формат передаётся явно, и сохранение, которое не создаёт файл, вызывает ошибку, а не сообщает об успехе.

• Относительные пути разрешаются относительно EViews, а не вызывающего процесса, поэтому пути преобразуются в абсолютные перед передачей.

• Дата-фрейм управляет страницей. Запись 12-строчного квартального фрейма в открытую страницу из 80 строк привела бы к попаданию значений на неправильные даты, поэтому вместо этого создаётся страница, соответствующая фрейму.

• Нет перенаправления журнала. Команда output требует имя замороженного объекта и в противном случае ничего не записывает, поэтому она не может захватить журнал. Результаты получаются замораживанием объекта в таблицу и её чтением.

• Нет GetScalar / PutScalar / GetString. Этих методов вообще нет в COM-интерфейсе EViews. Get покрывает их и определяет тип.

• Один COM-поток. MCP распределяет синхронные инструменты по пулу потоков, а указатель COM недействителен между апартаментами, поэтому каждый вызов EViews направляется в один поток, инициализированный для апартамента.

• Импорт в открытый рабочий файл усекает файл до длины этой страницы, молча. Поэтому импорт по умолчанию создаёт новый рабочий файл; объединение с текущей страницей — по желанию.

• EViews ограничивает количество открытых рабочих файлов и затем отказывается создавать новый, поэтому close_workfile существует для поддержания здоровья длительных сеансов.

Тесты

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 по умолчанию запускает оффлайн-набор; живые тесты подключаются по желанию, так как им нужна лицензия EViews.

Лицензия

MIT. Авторское право (c) 2026 Merwan Roudane.