统计源-MCP
通过模型上下文协议服务器,使大型语言模型能够对数据库或CSV文件中的用户数据进行统计分析并生成机器学习预测。
MCP 服务配置
复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用
{
"mcpServers": {
"statsource": {
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"API_KEY=YOUR_STATSOURCE_API_KEY",
"-e",
"DB_CONNECTION_STRING=postgresql://your_db_user:your_db_password@your_db_host:5432/your_db_name",
"-e",
"DB_SOURCE_TYPE=database",
"jamie78933/statsource-mcp"
],
"command": "docker",
"protocolVersion": "2024-11-05"
}
}
}
服务介绍
Statsource MCP 服务器
一个提供统计分析功能的模型上下文协议服务器。该服务器使大型语言模型能够从各种来源分析数据、计算统计数据并生成预测。
统计工具连接到我们的分析 API,允许 AI 模型根据用户数据执行统计分析并生成机器学习预测,无论这些数据是存储在 PostgreSQL 数据库中还是 CSV 文件中。
可用工具
get_statistics
根据提供的参数分析数据并计算统计数据或生成机器学习预测。
参数:
columns(字符串列表, 必需): 要分析或预测的列名列表data_source(字符串, 可选): 数据文件路径、数据库连接字符串或 API 端点source_type(字符串, 可选): 数据源类型 ("csv", "database" 或 "api")statistics(字符串列表, 可选): 要计算的统计量列表(用于统计分析)query_type(字符串, 可选): 查询类型 ("statistics" 或 "ml_prediction")periods(整数, 可选): 预测的未来周期数(用于机器学习预测)
suggest_feature
为 StatSource 分析平台建议新功能或改进。
参数:
description(字符串, 必需): 对所建议功能的清晰详细描述use_case(字符串, 必需): 解释用户如何以及为何会使用此功能priority(字符串, 可选): 建议的优先级级别 ("low", "medium", "high")
安装
使用 uv (推荐)
当使用 uv 时无需特定安装步骤。我们将直接使用 uvx 来运行 mcp-server-stats。
使用 PIP
或者,您可以通过 pip 安装 mcp-server-stats:
pip install mcp-server-stats
安装后,您可以作为脚本运行它:
python -m mcp_server_stats
或者使用控制台脚本:
mcp-server-stats
配置
配置 Claude.app
将以下内容添加到您的 Claude 设置中:
使用 uvx
"mcpServers": {
"statsource": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-stats"]
}
}
使用 docker
"mcpServers": {
"statsource": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "--rm", "statsource/mcp"]
}
}
使用 pip 安装
"mcpServers": {
"statsource": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_stats"]
}
}
环境变量
您可以在 Claude.app 配置中使用环境变量来配置服务器:
"mcpServers": {
"statsource": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_stats"],
"env": {
"API_KEY": "your_api_key",
"DB_CONNECTION_STRING": "postgresql://username:password@localhost:5432/your_db",
"DB_SOURCE_TYPE": "database"
}
}
}
可用的环境变量:
API_KEY: 与 statsource.me 进行身份验证的 API 密钥DB_CONNECTION_STRING: 默认数据库连接字符串DB_SOURCE_TYPE: 默认数据源类型(通常为 "database")
调试
您可以使用 MCP 检查器来调试服务器。对于 uvx 安装:
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-server-stats
或者如果您已将包安装在特定目录中或正在开发中:
cd path/to/servers/
npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_server_stats
贡献
我们鼓励贡献以帮助扩展和改进 mcp-server-stats。无论您想添加新工具、增强现有功能还是改善文档,您的输入都是宝贵的。
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许可证
mcp-server-stats 采用 MIT 许可证。这意味着您可以自由使用、修改和分发该软件,但需遵守 MIT 许可证的条款和条件。更多详情,请参阅项目仓库中的 LICENSE 文件。