Rmcp

🚀 R MCP 服務器

這是一個通過 R 實現的 Model Context Protocol (MCP) 服務器，具備高級計量經濟學建模和數據分析功能。它能讓 AI 助手無縫執行復雜的計量經濟學與統計分析，助力您快速從數據中獲取有價值的見解。

🚀 快速開始

本服務器提供了強大的計量經濟學建模和數據分析能力，您可以按照以下步驟進行安裝和使用。

✨ 主要特性

• 線性迴歸：可運行帶有可選穩健標準誤差的線性模型。
• 面板數據分析：能夠估計固定效應、隨機效應、池化、之間效應和一階差分模型。
• 工具變量：支持構建並估計 IV 迴歸模型。
• 診斷檢驗：可檢驗異方差性、自相關性和模型設定偏誤。
• 描述性統計：藉助 R 的 summary() 功能生成數據集的摘要統計信息。
• 相關性分析：計算變量之間的皮爾遜或斯pearman 相關係數。
• 按組聚合：使用 dplyr 按指定列對數據進行分組並計算彙總統計信息。
• 資源：可訪問各種計量經濟學技術的參考文檔。
• 提示：利用預定義的提示模板執行常見的計量經濟學分析。

📦 安裝指南

使用 Docker（推薦）

1. 構建 Docker 鏡像：

   docker build -t r-econometrics-mcp .
   

2. 運行容器：

   docker run -it r-econometrics-mcp
   

手動安裝

安裝所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

安裝所需的 R 軟件包：

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

💻 使用示例

基礎用法

該服務器提供以下工具，以下是各工具的使用說明：

linear_model

運行一個線性迴歸模型。 參數：

• formula (字符串): 迴歸公式（例如，'y ~ x1 + x2'）
• data (對象): 數據集作為字典/JSON 對象
• robust (布爾值，可選): 是否使用穩健標準誤差

panel_model

運行一個面板數據模型。 參數：

• formula (字符串): 迴歸公式（例如，'y ~ x1 + x2'）
• data (對象): 數據集作為字典/JSON 對象
• index (數組): 面板索引變量（例如，['individual', 'time']）
• effect (字符串，可選): 效應類型: 'individual', 'time', 或 'twoways'
• model (字符串，可選): 模型類型: 'within', 'random', 'pooling', 'between', 或 'fd'

diagnostics

執行模型診斷。 參數：

• formula (字符串): 迴歸公式（例如，'y ~ x1 + x2'）
• data (對象): 數據集作為字典/JSON 對象
• tests (數組): 要運行的測試（例如，['bp', 'reset', 'dw']）

iv_regression

估計工具變量回歸。 參數：

• formula (字符串): 迴歸公式（例如，'y ~ x1 + x2 | z1 + z2'）
• data (對象): 數據集作為字典/JSON 對象

📚 詳細文檔

資源

• econometrics:formulas：常見計量經濟學模型表述信息
• econometrics:diagnostics：診斷測試參考
• econometrics:panel_data：面板數據分析指南

🤝 貢獻

歡迎貢獻！請隨意提交 Pull Request。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。