Rmcp

🚀 R MCP サーバー

このサーバーは、R を通じて高度な計量経済学モデリングとデータ分析機能を提供する Model Context Protocol (MCP) サーバーです。AI アシスタントが複雑な計量経済学および統計分析をシームレスに実行でき、データから迅速に洞察を得るのに役立ちます。

✨ 主な機能

• 線形回帰: オプションのロバスト標準誤差を持つ線形モデルを実行します。
• パネルデータ分析: 固定効果、ランダム効果、プーリング、間の効果、および一次差分モデルを推定します。
• 操作変数: IV 回帰モデルを構築して推定します。
• 診断検定: 分散不均一性、自己相関、およびモデル設定誤差を検定します。
• 記述統計: R の summary() 機能を使用してデータセットの要約統計量を生成します。
• 相関分析: 変数間のピアソンまたはスピアマン相関係数を計算します。
• グループ別集計: dplyr を使用して指定された列でデータをグループ化し、集計統計量を計算します。
• リソース: 様々な計量経済学技術の参照ドキュメントにアクセスします。
• ヒント: 事前定義されたヒントテンプレートを使用して一般的な計量経済学分析を実行します。

📦 インストール

Docker を使用する（推奨）

1. Docker イメージをビルドします：

   docker build -t r-econometrics-mcp .
   

2. コンテナを実行します：

docker run -it r-econometrics-mcp

手動インストール

必要な Python パッケージをインストールします：

pip install -r requirements.txt

必要な R パッケージをインストールします：

install.packages(c("plm", "lmtest", "sandwich"))

💻 使用例

このサーバーは以下のツールを提供します：

linear_model

線形回帰モデルを実行します。 パラメータ：

• formula (文字列): 回帰式（例: 'y ~ x1 + x2'）
• data (オブジェクト): データセットを辞書/JSON オブジェクトとして指定
• robust (ブール値, オプション): ロバスト標準誤差を使用するかどうか

panel_model

パネルデータモデルを実行します。 パラメータ：

• formula (文字列): 回帰式（例: 'y ~ x1 + x2'）
• data (オブジェクト): データセットを辞書/JSON オブジェクトとして指定
• index (配列): パネルインデックス変数（例: ['individual', 'time']）
• effect (文字列, オプション): 効果のタイプ: 'individual', 'time', または 'twoways'
• model (文字列, オプション): モデルのタイプ: 'within', 'random', 'pooling', 'between', または 'fd'

diagnostics

モデル診断を実行します。 パラメータ：

• formula (文字列): 回帰式（例: 'y ~ x1 + x2'）
• data (オブジェクト): データセットを辞書/JSON オブジェクトとして指定
• tests (配列): 実行するテスト（例: ['bp', 'reset', 'dw']）

iv_regression

操作変数回帰を推定します。 パラメータ：

• formula (文字列): 回帰式（例: 'y ~ x1 + x2 | z1 + z2'）
• data (オブジェクト): データセットを辞書/JSON オブジェクトとして指定

📚 ドキュメント

• econometrics:formulas: 一般的な計量経済学モデルの表現に関する情報
• econometrics:diagnostics: 診断テストの参照情報
• econometrics:panel_data: パネルデータ分析のガイド

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！自由に Pull Request を送信してください。

📄 ライセンス

MIT ライセンス