Stats Compass MCP

🚀 stats-compass-mcp

LLMをデータアナリストに変えましょう。MCPを通じて複数のデータサイエンスツールを利用できます。

🚀 クイックスタート

pip install stats-compass-mcp

Claude Desktop

stats-compass-mcp install --client claude

VS Code (GitHub Copilot)

stats-compass-mcp install --client vscode

Claude Code (CLI)

claude mcp add stats-compass -- uvx stats-compass-mcp run

クライアントを再起動して、データに関する質問を始めましょう。

✨ 主な機能

利用可能なすべてのツールを確認するには、stats-compass-mcp list-tools を実行します。

💻 使用例

基本的な使用法

メッセージを "Use stats compass to..." で始めると、AIにStats Compassのツールを使用するよう指示できます。

Use stats compass to load ~/Downloads/sales.csv and run EDA on it
Use stats compass to find my CSV files in Downloads
Use stats compass to clean the dataset and handle missing values
Use stats compass to create a histogram of the price column
Use stats compass to test if there's a significant difference in scores between group A and B
Use stats compass to train a classification model to predict churn

⚠️ 重要提示

この接頭辞がない場合、一部のAIクライアントはStats Compassのツールではなく、Pythonコードを書いたりシェルコマンドを使用しようとすることがあります。特に、マシン上のファイルを検索するようなタスクではそうなります。

ファイルの読み込み

ローカルモード："Use stats compass to load..." で始め、ファイルパスまたはフォルダを指定します。

Use stats compass to load the CSV at ~/Downloads/sales.csv
Use stats compass to find my data files in ~/Documents

リモート/HTTPモード：以下のアップロード機能を使用します。

リモートサーバーモード

Dockerデプロイまたはマルチクライアント設定の場合：

stats-compass-mcp serve --port 8000

ファイルアップロード

リモートで実行している場合、ユーザーはブラウザを介してファイルをアップロードできます。

You: I want to upload a file
AI: Open this link to upload: http://localhost:8000/upload?session_id=abc123

[Upload in browser]

You: I uploaded sales.csv
AI: ✅ Loaded sales.csv (1,000 rows × 8 columns)

結果のダウンロード

DataFrame、プロット、および学習済みモデルをエクスポートします。

You: Save the cleaned data as a CSV
AI: ✅ Saved. Download: http://localhost:8000/exports/.../cleaned_data.csv

クライアントをリモートサーバーに接続する

VS Code (ネイティブHTTPサポート):

{
  "servers": {
    "stats-compass": { "url": "http://localhost:8000/mcp" }
  }
}

Claude Desktop (mcp-proxy を介して):

{
  "mcpServers": {
    "stats-compass": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-proxy", "--transport", "streamablehttp", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

Docker

docker run -p 8000:8000 -e STATS_COMPASS_SERVER_URL=https://your-domain.com stats-compass-mcp

クライアント互換性

設定

🔧 開発

開発環境のセットアップについては、CONTRIBUTING.md を参照してください。

🙏 クレジット

ランディングページのテンプレートは ArtleSa (u/ArtleSa) 提供です。

📄 ライセンス

MIT