gauss-mcp

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

Автор: доктор Мерван Рудан

Собрано и протестировано на GAUSS 26.1.1 в Windows.

Зачем это существует

Aptech публикует справочник для ИИ-ассистентов, чтобы они писали более качественный код на GAUSS, но написание — это не выполнение: ассистент, который не может выполнить код, никогда не узнает, сработал ли он и каковы были числа. Это подключает ассистента к реальной установке GAUSS, так что результаты приходят от GAUSS, а не от модели.

Related MCP server: julia-mcp

Как это управляет GAUSS

Через tgauss — терминальную сборку, которая поставляется с обычной установкой GAUSS, а не через GAUSS Engine, который богаче, но требует отдельного лицензионного ключа от Aptech.

Каждый вызов — это отдельный процесс tgauss, поэтому обычно ничего не переносится. Рабочее пространство сохраняется на выходе и восстанавливается на входе, что делает серию вызовов похожей на один непрерывный сеанс: матрица, созданная в одном вызове, остаётся в следующем.

Установка

Дистрибутив называется gauss-lang-mcp на PyPI: простое gauss-mcp уже занято несвязанным пакетом о рабочих процессах импорта, не имеющим отношения к языку Aptech. Имя импорта остаётся gauss_mcp.

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

GAUSS автоматически находится в C:\gauss* и C:\Program Files\gauss*. Установите GAUSS_HOME, чтобы выбрать между установками.

Использование библиотеки

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...]]

Значения передаются как CSV, а не как печатный текст, поэтому они сохраняют полную двойную точность вместо округления отображения GAUSS:

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

pandas в обе стороны:

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

Использование MCP-сервера

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

Инструменты

Ошибки

GAUSS сообщает свой собственный код, сообщение и строку, и они передаются дальше:

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

Строка относится к вашему коду. Восстановление рабочего пространства добавляется в начало каждой сгенерированной программы, что сдвигает собственную нумерацию GAUSS на одну строку; это смещение корректируется до того, как вы его увидите.

Поведение, о котором стоит знать

Характеристики GAUSS и tgauss, которые этот пакет обрабатывает за вас, каждая подтверждена на живой установке, а не предположена.

• Код выхода всегда 0, независимо от того, успешно ли завершилась программа или завершилась с ошибкой. Он ничего не несёт, поэтому ошибки читаются из stderr.

• stdout чистый. Баннер и заголовок задания идут в stderr, поэтому собственный вывод программы не требует фильтрации.

• GAUSS компилирует перед выполнением. Неопределённый символ в любом месте означает, что ничего не выполнилось и вывод не появился. Ошибка выполнения оставляет вывод, созданный до этого момента, за которым следует «Program execute failed».

• Имена символов игнорируют регистр. X и x — это один и тот же символ, поэтому присваивание одному перезаписывает другой. Это удивляет людей, пришедших из R или Python.

• Дочерний процесс не должен наследовать stdin. В MCP stdin сервера — это поток JSON-RPC; tgauss, унаследовавший его, читал бы сам протокол. Каждый вызов подпроцесса отсоединяет stdin.

• Восстановление рабочего пространства использует use, а не loadall. saveall записывает .gcg, и use <name>; должен быть первым оператором программы, которая его читает.

Тесты

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

Лицензия

MIT. Copyright (c) 2026 Merwan Roudane.