Dr. QuantMaster MCP Server
Server Configuration
Describes the environment variables required to run the server.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| CHROMA_PATH | Yes | Path to the ChromaDB data directory |
Instructions
Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.
This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.
Capabilities
Server capabilities have not been inspected yet.
Tools
Functions exposed to the LLM to take actions
| Name | Description |
|---|---|
| search_stats_knowledgeC | 통계/계량경제학 지식베이스 RAG 검색. 방법론, 가정, 해석 가이드 제공 |
| get_method_guideC | 특정 통계 방법의 상세 가이드 (가정, 절차, 해석, 보고) |
| suggest_methodC | 연구질문과 데이터 특성에 맞는 통계 방법 추천 |
| compare_methodsC | 여러 통계 방법 비교 (장단점, 적용조건) |
| get_formulaB | 통계 수식 및 LaTeX 표기법 제공 |
| calc_sample_sizeC | 필요 표본크기 계산 (t-test, ANOVA, regression, proportion) |
| calc_powerC | 주어진 표본크기에서 검정력 계산 |
| calc_effect_sizeC | 효과크기 계산 및 해석 (Cohen's d, η², f², OR, RR) |
| mde_calculatorC | 최소탐지효과크기(MDE) 계산 - A/B 테스트, 실험설계 |
| power_curveC | 검정력 곡선 데이터 생성 (시각화용) |
| check_assumptionsC | 통계 가정 점검 가이드 (정규성, 등분산, 독립성 등) |
| diagnose_regressionC | 회귀분석 진단 가이드 (다중공선성, 이분산, 자기상관 등) |
| test_selectionC | 적절한 통계 검정 선택 가이드 |
| interpret_diagnosticsC | 진단 결과 해석 (VIF, DW, BP test 등) |
| robustness_guideC | 강건성 검정 가이드 (대안모형, 민감도분석) |
| causal_design_guideC | 인과추론 설계 가이드 (DID, RDD, IV, PSM, Synth) |
| parallel_trends_checkD | DID 평행추세 검정 가이드 |
| iv_strength_checkC | 도구변수 강도/유효성 검정 가이드 |
| psm_guideD | 성향점수매칭 가이드 (추정, 매칭, 균형검정) |
| rdd_bandwidthD | RDD 대역폭 선택 가이드 |
| event_study_guideC | 사건연구(Event Study) 설계 가이드 |
| generate_r_codeC | R 코드 생성 (분석, 진단, 시각화) |
| generate_stata_codeC | Stata 코드 생성 (분석, 진단, 시각화) |
| generate_python_codeC | Python 코드 생성 (statsmodels, sklearn) |
| code_templateD | 분석 전체 워크플로우 코드 템플릿 |
| visualization_codeC | 시각화 코드 생성 (ggplot2, matplotlib, Stata graphs) |
| table_codeC | 결과표 생성 코드 (stargazer, esttab, pandas) |
| debug_codeD | 통계 코드 디버깅 도움 |
| optimize_codeC | 대용량 데이터용 코드 최적화 제안 |
| interpret_coefficientC | 회귀계수 해석 가이드 (OLS, Logit, 상호작용 등) |
| interpret_model_fitC | 모형적합도 해석 (R², AIC, BIC, Pseudo-R²) |
| marginal_effects_guideC | 한계효과 계산 및 해석 가이드 |
| interpret_testD | 통계 검정 결과 해석 |
| write_results_sectionC | 결과 섹션 작성 템플릿 생성 |
| meta_effect_sizeC | 메타분석용 효과크기 계산 및 변환 |
| meta_heterogeneityC | 메타분석 이질성 해석 (Q, I², τ²) |
| publication_biasC | 출판편향 검정 가이드 |
| meta_codeC | 메타분석 코드 생성 (metafor, meta, metan) |
| journal_guideC | 저널별 통계 보고 가이드 |
| apa_reportingC | APA 스타일 통계 보고 템플릿 |
| prereg_templateC | 사전등록 템플릿 생성 (OSF, AsPredicted) |
| replication_packageC | 재현성 패키지 구조 가이드 |
| reviewer_responseD | 리뷰어 통계 지적 대응 가이드 |
| sem_guideD | 구조방정식모형 가이드 (측정모형, 구조모형) |
| mlm_guideC | 다층모형 가이드 (ICC, 랜덤효과, 교차수준 상호작용) |
| bayesian_guideC | 베이지안 분석 가이드 (사전분포, 수렴진단, 해석) |
| ml_for_causalC | 인과추론용 ML 가이드 (Double ML, Causal Forest) |
| timeseries_guideC | 시계열 분석 가이드 (ARIMA, VAR, 공적분) |
| write_analysis_fileC | 분석 코드/결과를 파일로 저장 |
| create_project_structureC | 연구 프로젝트 폴더 구조 생성 |
Prompts
Interactive templates invoked by user choice
| Name | Description |
|---|---|
No prompts | |
Resources
Contextual data attached and managed by the client
| Name | Description |
|---|---|
No resources | |
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