gauss-mcp

Controla GAUSS desde Python y expónlo a clientes LLM mediante el Model Context Protocol.

Autor: Dr Merwan Roudane

Desarrollado y probado con GAUSS 26.1.1 en Windows.

Por qué existe esto

Aptech publica una referencia para asistentes de IA para que escriban mejor GAUSS, pero escribir no es ejecutar: un asistente que no puede ejecutar el código nunca aprende si funcionó ni cuáles fueron los números. Esto conecta al asistente con una instalación real de GAUSS, de modo que los resultados provienen de GAUSS y no del modelo.

Related MCP server: julia-mcp

Cómo controla GAUSS

Mediante tgauss, la versión de terminal que incluye una instalación normal de GAUSS, no el GAUSS Engine, que es más completo pero necesita una clave de licencia aparte de Aptech.

Cada llamada es su propio proceso tgauss, por lo que normalmente nada se conservaría. El espacio de trabajo se guarda a la salida y se restaura a la entrada, lo que hace que una serie de llamadas se comporte como una sesión continua: una matriz construida en una llamada sigue ahí en la siguiente.

Instalación

La distribución es gauss-lang-mcp en PyPI: el nombre simple gauss-mcp ya estaba ocupado por un paquete no relacionado sobre flujos de trabajo de importación, nada que ver con el lenguaje de Aptech. El nombre de importación sigue siendo gauss_mcp.

pip install "gauss-lang-mcp[pandas]"

GAUSS se encuentra automáticamente en C:\gauss* y C:\Program Files\gauss*. Establece GAUSS_HOME para elegir entre instalaciones.

Uso como librería

from gauss_mcp import Gauss

with Gauss() as g:
    g.run("""
        rndseed 90210;
        n = 400;
        x = rndn(n, 1);
        y = 1.25 + 0.8*x + 0.3*rndn(n, 1);
        des = ones(n,1)~x;
        bhat = invpd(des'des)*des'y;
    """)
    print(g.get_matrix("bhat"))     # [[1.2489...], [0.8043...]]

Los valores se transfieren como CSV en lugar de como texto impreso, por lo que conservan la doble precisión completa en lugar del redondeo que muestra GAUSS:

g.run("pi_like = 3.14159265358979;")
g.get_scalar("pi_like")          # 3.14159265358979, every digit

pandas en ambos sentidos:

frame = g.to_dataframe(["x", "y"])
g.from_dataframe(frame)

Uso como servidor MCP

{
  "mcpServers": {
    "gauss": { "command": "gauss-lang-mcp" }
  }
}

Herramientas

Errores

GAUSS informa de su propio código, mensaje y línea, y estos se transmiten tal cual:

GaussError: G0025: Undefined symbol: 'no_such_thing' on line 2

La línea se refiere a tu código. La restauración del espacio de trabajo se antepone a cada programa generado, lo que desplaza la numeración propia de GAUSS en una línea; ese desfase se corrige antes de que lo veas.

Comportamiento que vale la pena conocer

Características de GAUSS y de tgauss que este paquete maneja por ti, cada una confirmada contra una instalación real en lugar de asumida.

• El código de salida siempre es 0, tanto si el programa tiene éxito como si falla. No contiene información, así que los errores se leen de stderr en su lugar.

• stdout está limpio. El banner y el encabezado del trabajo van a stderr, por lo que la salida del programa no necesita filtrado.

• GAUSS compila antes de ejecutar. Un símbolo no definido en cualquier parte significa que no se ejecuta nada y no aparece ninguna salida. Un error en tiempo de ejecución deja la salida producida hasta ese punto, seguida de "Program execute failed".

• Los nombres de símbolos no distinguen mayúsculas de minúsculas. X y x son el mismo símbolo, por lo que asignar a uno sobrescribe al otro. Esto sorprende a quienes llegan de R o Python.

• El proceso hijo no debe heredar stdin. Bajo MCP, el stdin del servidor es el flujo JSON-RPC; un tgauss que lo heredara leería el propio protocolo. Cada llamada a subprocesos desconecta stdin.

• Restaurar un espacio de trabajo usa use, no loadall. saveall escribe un .gcg y use <name>; debe ser la primera sentencia del programa que lo lee.

Pruebas

python tests/test_offline.py   # 10 tests, no GAUSS needed
python tests/test_live.py      # 24 tests, drives a real installation

Licencia

MIT. Copyright (c) 2026 Merwan Roudane.