MCP server RMCP
Коммит 13 нояб. 2026 г.Выполняет статистический анализ на языке R, регрессию, анализ временных рядов и машинное обучение на ваших данных через диалог на естественном языке.
Также известен как finite-sample/rmcp
- Звёзды
- 217
- Инструменты
- —
- Загрузки, 30 дней
- —
- Последняя версия
- —
- Последний коммит
- 13 нояб. 2026 г.
- Лицензия
- MIT
Что такое RMCP MCP?
RMCP — это MCP server. Выполняет статистический анализ на языке R, регрессию, анализ временных рядов и машинное обучение на ваших данных через диалог на естественном языке.
Сводка сгенерирована из README проекта
О RMCP MCP server
RMCP позволяет исследователям и аналитикам выполнять сложное статистическое моделирование и задачи data science с помощью естественного языка. Подключившись к AI-клиенту, такому как Claude Desktop, или используя удаленный HTTP endpoint, пользователи могут выполнять сложные операции на базе R, включая линейную регрессию, прогнозирование временных рядов и задачи машинного обучения, не написав ни строчки кода. Сервер поддерживает локальную установку через pip или удаленный доступ через хостинг, требующий bearer token для обеспечения безопасности.
Этот инструмент выделяется доступом к огромной экосистеме из 429 R-пакетов, отобранных из CRAN task views и охватывающих такие области, как эконометрика, байесовский анализ и кластеризация. Он работает с различными форматами данных, включая CSV, Excel и JSON, и может генерировать профессиональную встроенную визуализацию, такую как тепловые карты и диаграммы рассеяния, прямо в интерфейсе чата. Для специализированных задач предусмотрен дополнительный маршрут анализа исследований, который предоставляет проверенные ссылки на файлы и валидированные адаптеры для наборов данных с определенным контекстом сбора.
Что вы можете с ним делать
- 1Прогнозирование бизнес-трендовПопросите AI спрогнозировать будущие показатели продаж, используя модели временных рядов, такие как ARIMA.
- 2Оценка эффективности маркетингаИспользуйте регрессионный анализ для определения окупаемости инвестиций (ROI) по конкретным маркетинговым расходам.
- 3Сегментация клиентовПрименяйте алгоритмы машинного обучения для группировки клиентов на основе их поведенческих паттернов.
- 4Валидация результатов экспериментовОпределите, являются ли результаты A/B теста статистически значимыми, используя стандартные тесты.
Взято из README проекта. Каждый вариант использования проверен на соответствие цитате из него.
Конфигурация
RMCP_API_KEYRMCP_HTTP_PORTRMCP_LOG_LEVELRMCP_R_TIMEOUT
| Название | Описание | Тип |
|---|---|---|
| RMCP_API_KEY | — | |
| RMCP_HTTP_PORT | — | |
| RMCP_LOG_LEVEL | — | |
| RMCP_R_TIMEOUT | — |
Автоматические проверки
Запущено 12 нояб. 2026 г.Полный отчёт →Еще не проверено. Для сервера требуется оценка 80, отсутствие серьезных проблем и достаточно данных для нашей проверки. Как работают проверки · Что исправить, чтобы получить больше баллов
- Связанный и доступный исходный репозиторийПройдено
- Open source лицензия (OSI)Пройдено
- Коммит или релиз за последний годПройдено
- Имя пакета не похоже на популярный пакетНе проверялось
- Удаленная конечная точка использует HTTPSНе проверялось
- Деструктивные инструменты помеченыНе проверялось
- Нет скрытых инструкций для моделиПройдено
- Нет критических предупреждений в пакете или его зависимостяхНе проверялось
README
Открыть на GitHubRMCP: Statistical Analysis through Natural Conversation
Turn conversations into comprehensive statistical analysis - A Model Context Protocol (MCP) server with statistical tools, an optional study analysis route, and 429 R packages from systematic CRAN task views. RMCP enables AI assistants to perform sophisticated statistical modeling, econometric analysis, machine learning, time series analysis, and data science tasks through natural conversation.
🚀 Quick Start (30 seconds)
🌐 Try the Live Server (No Installation Required)
MCP Endpoint: https://rmcp-server-394229601724.us-central1.run.app/mcp (bearer token required)
Health Check: https://rmcp-server-394229601724.us-central1.run.app/health
🖥️ Or Install Locally
pip install rmcp
rmcp start
That's it! RMCP is now ready to handle statistical analysis requests via Claude Desktop, Claude web, or any MCP client.
🎯 Working examples → | 🔧 Troubleshooting →
✨ What Can RMCP Do?
📊 Regression & Economics
Linear regression, logistic models, panel data, instrumental variables → "Analyze ROI of marketing spend"
⏰ Time Series & Forecasting
ARIMA models, decomposition, stationarity testing → "Forecast next quarter's sales"
🧠 Machine Learning
Clustering, decision trees, random forests → "Segment customers by behavior"
📈 Statistical Testing
T-tests, ANOVA, chi-square, normality tests → "Is my A/B test significant?"
📋 Data Analysis
Descriptive stats, outlier detection, correlation analysis → "Summarize this dataset"
🔄 Data Transformation
Standardization, winsorization, lag/lead variables → "Prepare data for modeling"
📊 Professional Visualizations
Inline plots in Claude: scatter plots, histograms, heatmaps → "Show me a correlation matrix"
📁 Smart File Operations
CSV, Excel, JSON import with validation → "Load and analyze my sales data"
🤖 Natural Language Features
Formula building, error recovery, example datasets → "Help me build a regression formula"
📊 Real Usage with Claude
Business Analysis
You: "I have sales data and marketing spend. Can you analyze the ROI?"
Claude: "I'll run a regression analysis to measure marketing effectiveness..."
Result: "Every $1 spent on marketing generates $4.70 in sales. The relationship is highly significant (p < 0.001) with R² = 0.979"
Economic Research
You: "Test if GDP growth and unemployment follow Okun's Law using my country data"
Claude: "I'll analyze the correlation between GDP growth and unemployment..."
Result: "Strong support for Okun's Law: correlation r = -0.944. Higher GDP growth significantly reduces unemployment."
Customer Analytics
You: "Predict customer churn using tenure and monthly charges"
Claude: "I'll build a logistic regression model for churn prediction..."
Result: "Model achieves 100% accuracy. Each additional month of tenure reduces churn risk by 11.3%. Higher charges increase churn risk by 3% per dollar."
📦 Installation
For datasets carrying collection context, the optional study analysis route adds content-verified file references and validated studyframe adapters. Existing table-based tools retain their current behavior. The study route requires the collection-context R studyframe package and its selected backends on the execution host.
Prerequisites
- Python 3.11+
- R 4.4.0+ with comprehensive package ecosystem: RMCP uses a systematic 429-package whitelist from CRAN task views organized into 19+ categories:
# Core packages (install these first)
install.packages(c(
"jsonlite", "dplyr", "ggplot2", "broom", "plm", "forecast",
"randomForest", "rpart", "caret", "AER", "vars", "mgcv"
))
# Full ecosystem automatically available: Machine Learning (61 packages),
# Econometrics (55 packages), Time Series (57 packages),
# Bayesian Analysis (40 packages), and more
Package Selection: Evidence-based, using CRAN task views and download statistics
Install RMCP
# Standard installation
pip install rmcp
# The Streamable HTTP transport ships in the base install.
# This extra adds pandas/openpyxl for Excel data handling.
pip install rmcp[http]
# Development installation
git clone https://github.com/finite-sample/rmcp.git
cd rmcp
pip install -e ".[dev]"
Claude Desktop Integration
Add to your Claude Desktop MCP configuration:
{
"mcpServers": {
"rmcp": {
"command": "rmcp",
"args": ["start"]
}
}
}
HTTP Server Integration (Claude Web)
RMCP serves the MCP Streamable HTTP transport at /mcp (spec 2025-11-25),
compatible with Claude custom connectors and OpenAI's Responses API / ChatGPT
remote MCP support. Remote deployments require a bearer token.
Production Server:
Server URL: https://rmcp-server-394229601724.us-central1.run.app/mcp
Test the connection:
# Health check
curl https://rmcp-server-394229601724.us-central1.run.app/health
# Initialize MCP session (Streamable HTTP)
curl -X POST https://rmcp-server-394229601724.us-central1.run.app/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: application/json, text/event-stream" \
-H "Authorization: Bearer $RMCP_API_KEY" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-11-25","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"test-client","version":"1.0"}}}'
Local HTTP server:
# Localhost (no auth required)
rmcp serve-http
# Remote bind requires a bearer token (or --allow-unauthenticated)
RMCP_API_KEY=your-secret rmcp serve-http --host 0.0.0.0 --port 8080
Command Line Usage
# Start MCP server (for Claude Desktop)
rmcp start
# Start HTTP server (for web apps)
rmcp serve-http --host 0.0.0.0 --port 8080
# Start HTTPS server (production ready)
rmcp serve-http --ssl-keyfile server.key --ssl-certfile server.crt --port 8443
# Quick HTTPS setup for development
./scripts/setup/setup_https_dev.sh && source certs/https-env.sh && rmcp serve-http
# Use configuration file
rmcp --config ~/.rmcp/config.json start
# Enable debug mode
rmcp --debug start
# Check installation
rmcp --version
Shell Completion
# zsh — add to ~/.zshrc
eval "$(_RMCP_COMPLETE=zsh_source rmcp)"
# bash — add to ~/.bashrc (requires bash 4.4+)
eval "$(_RMCP_COMPLETE=bash_source rmcp)"
# fish — write to the completions directory
_RMCP_COMPLETE=fish_source rmcp > ~/.config/fish/completions/rmcp.fish
macOS ships bash 3.2, which is too old — click prints a warning and completion does nothing. Use zsh (the macOS default) or install a newer bash.
⚙️ Configuration
RMCP supports flexible configuration through environment variables, configuration files, and command-line options:
# Environment variables
export RMCP_HTTP_PORT=9000
export RMCP_R_TIMEOUT=180
export RMCP_LOG_LEVEL=DEBUG
rmcp start
# Configuration file (~/.rmcp/config.json)
{
"http": {"port": 9000},
"r": {"timeout": 180},
"logging": {"level": "DEBUG"}
}
# Docker with environment variables
docker run -e RMCP_HTTP_HOST=0.0.0.0 -e RMCP_HTTP_PORT=8000 rmcp:latest
📖 Complete Configuration Guide →
🔥 Key Features
- 🎯 Natural Conversation: Ask questions in plain English, get statistical analysis
- 📚 Comprehensive Package Ecosystem: 429 R packages from systematic CRAN task views
- 📊 Professional Output: Formatted results with markdown tables and inline visualizations
- 🔒 Production Ready: Official MCP SDK with stdio and Streamable HTTP transports, plus bearer-token auth for remote deployments
- ⚙️ Flexible Configuration: Environment variables, config files, and CLI options
- ⚡ Tested at the protocol boundary: deterministic semantic, malformed-data, security, approval, and recovery contracts run through the official MCP client
- 🌐 Multiple Transports: stdio (Claude Desktop) and HTTP (web applications)
- 🛡️ Guardrails: Package allowlist, explicit user approval for file writes, package installs and system calls, and filesystem confinement for tool-written files. These guard against mistakes, not adversaries — RMCP executes R as the invoking user, so run it as a trusted local tool rather than an untrusted multi-tenant service.
📚 Documentation
| Resource | Description |
|---|---|
| Quick Start Guide | Copy-paste ready examples with real data |
| Economic Research Examples | Panel data, time series, advanced econometrics |
| Time Series Examples | ARIMA, forecasting, decomposition |
| Image Display Examples | Inline visualizations in Claude |
| API Documentation | Auto-generated API reference |
🧪 Validation
RMCP's evaluation guide defines package, contract, protocol, and model-level release gates. The deterministic E2E suite launches a real RMCP stdio process, connects with the official MCP client, and checks exact statistical identities alongside malformed data, code-like inputs, filesystem escape attempts, approval state, and recovery behavior.
uv run pytest tests/evals/test_mcp_server_evals.py
🤝 Contributing
We welcome contributions!
git clone https://github.com/finite-sample/rmcp.git
cd rmcp
pip install -e ".[dev]"
# Run tests
uv run pytest tests/
# Lint and format
uv run ruff check --fix .
uv run ruff format .
📄 License
MIT License - see LICENSE file for details.
🛠️ Quick Troubleshooting
R not found?
# macOS: brew install r
# Ubuntu: sudo apt install r-base
R --version
Missing R packages?
rmcp check-r-packages # Check what's missing
MCP connection issues?
rmcp list-capabilities # verify tools register without starting a session
rmcp --debug start # run the server with verbose logging on stderr
📖 Need more help? Check the examples directory for working code.
🙋 Support
- 🐛 Issues: GitHub Issues
- 📖 Examples: Working examples
Ready to turn conversations into statistical insights? Install RMCP and start analyzing data through AI assistants today! 🚀
Вопросы о RMCP MCP
Какие виды статистического анализа может выполнять RMCP?
Он поддерживает линейную и логистическую регрессию, панельные данные, инструментальные переменные, прогнозирование ARIMA, кластеризацию, деревья решений, случайные леса, а также проверку гипотез, такую как t-тесты и ANOVA.
Сколько R-пакетов доступно в RMCP?
RMCP включает в себя белый список из 429 R-пакетов, отобранных из CRAN task views в более чем 19 категориях.
Требуется ли аутентификация для удаленного использования RMCP?
Да, для удаленного развертывания через HTTP требуется bearer token, в то время как сервер на localhost не требует авторизации.
Как установить RMCP?
Установите его с помощью pip и запустите командой rmcp start; требуются Python 3.11+ и R 4.4.0+.