statlab-mcp —— 统计分析 MCP Server

独立项目，与任何厂商的官方插件无关（README 历史声明：与 DeepSeek Harness 无关）。 让 AI agent（Claude Code / Cursor / DeepSeek Harness / Codex 等）获得真实统计学能力： LLM 直接口算统计会编造数字；本项目所有统计结果都来自真实计算 （numpy / scipy / statsmodels / scikit-learn / pmdarima），AI 只负责调用与解释， 第一层 26 个工具内禁止任何 LLM 参与计算。

安装（v1.0.3 起已发布 PyPI）：pip install statlab-mcp 或 uvx statlab-mcp（详见快速开始）。

CI	文档
	贡献指南 · 路线图 · 变更日志 · SPEC

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它有什么用

装上它之后，你对 AI 说"帮我分析这个销售数据"，AI 不再凭空断言，而是调用 26 个真实统计工具：算描述统计、查相关、跑假设检验、拟合回归、做聚类、预测时序、画中文图表——每个数字都出自经过验证的统计库，可复现、可追责。summary 字段给出一句中文结论，result 给出完整结构化数据，如：

{"status": "ok", "result": {"p_value": 0.0241, "mean_diff": 5.5, "effect_size": 0.65},
 "summary": "Welch t 检验：均值差 5.5（95% CI [0.74, 10.26]），p=0.0241 <0.05 拒绝 H0……相关≠因果"}

适合谁用

人群	用法	收益
用 AI 写代码/做分析的人（数据分析师、运营、产品）	让 Claude Code / Cursor 等按需调用	分析结论有真实计算背书，不再担心 AI 编数字
AI Agent 开发者	把它当统计后端接进自己的 agent/workflow	26 个确定性工具 + 统一协议，好集成好测试
学过统计但不想手撸代码的人	自然语言提问，AI 代调工具	假设检验/回归/时序全自动选型，附逐步解释
需要输出可追责分析报告的人	配合 auto_analysis 方案（决策树+模板+提示词）	报告每个数字都标注来源工具，防幻觉
想快速给数据画图的同学	一组 plot_* 工具	中文标签图表，图上直接标统计量

能解决什么问题

你的问题	对应能力
"这堆数据长什么样、脏不脏"	describe / data_type_check / missing_report：体检、户口本、缺勤表
"哪两列有关系？是真的还是碰巧"	correlation_matrix（含 fdr_bh 多重比较校正）+ 热力图
"A 组和 B 组到底有没有差"	normality_test → hypothesis_test（Welch t）→ effect_size 三连；数据非正态则用 nonparametric_test（Wilcoxon/Mann-Whitney）
"多组分布是否不同（非正态）"	nonparametric_test：Kruskal-Wallis + ε² 效应量
"三个门店的销量差多少是真实的"	anova_test：自动 Levene→Welch→Tukey/Games-Howell 事后比较
"什么影响收入？能预测吗"	linear_regression（R²/VIF/残差诊断）+ feature_importance
"新客户会不会买（是/否）"	logistic_regression：OR + AUC + 混淆矩阵 + 分离警告
"客户能分成几类？"	cluster_analysis（质心还原原单位 + 轮廓系数 k±1 对照）
"下个月销量大概多少？"	trend_analysis → time_series_forecast（SARIMA 自动定阶）
"这串日期里哪天不对劲"	anomaly_detect（STL/差分 IQR/滚动 z-score，只报告不删数据）
"联系我不想看表，想看图和报告"	plot_* 五件套 + auto_analysis 报告模板

特点与突出能力

1. 确定性至上：全部随机过程固定 seed（42）；同一文件跑两次结果逐字节一致（这是可追责的根基，测试里有专门断言）
2. 防幻觉设计：第一层 26 工具零 LLM；结论文案由代码模板拼数字生成；p<0.001 统一显示"<0.001"；每个结论固定附局限声明（相关≠因果、是否校正、样本量）
3. 口径钉死并可复算：q1/q3=linear 插值（Excel QUARTILE.INC 同口径）、偏度/峰度=scipy Fisher 口径、std=ddof=1（Excel STDEV.S）——文档写明，测试对手算公式和标准库独立核对（252 个 pytest，覆盖见 docs/；CI 自动核对本数字，漂移即红）
4. 中文全链路：中文列名、GBK 编码自动回退、中文字体图表（无字体自动降级英文并注明）、中文错误消息带解决建议
5. 硬核安全与防护：仅本地文件、拒绝 UNC/NUL 路径、无网络上传、>50MB/200 万行/500MB 内存三重保护、xlsx zip 炸弹与日期跨度防护、异常输出有上限截断（防止恶意输入卡死）
6. 统一的调用体验：所有工具同构（参数校验 → 中文报错或 result+summary），agent 和人都能无痛上手；MCP 工具描述 = 完整 docstring（参数表/返回结构/示例），agent 打开工具列表就是使用说明书；参数命名按场景统一（见 SPEC：column=单值列 / value_col=分组与时序值列 / group_col / x_col·y_col / col_a·col_b / target·features）
7. 工程完备：13 份设计文档（每工具参数表/边界表/JSON Schema/验证方法）+ 客户端接入配置 + GitHub Actions CI（Windows/Ubuntu × Python 3.12/3.13：pytest + ruff + 覆盖率阈值 + README 数字自检 + stdio 冒烟）+ 覆盖率 82–96% + stdio 协议冒烟 + PyPI 发布

快速开始

方式 A：PyPI 一键安装（v1.0.3 起，推荐）

# 免检车（Python 3.12+）
pip install statlab-mcp
# 或零安装直接跑（uvx 会自动装到隔离环境）
uvx statlab-mcp
# 或 pipx 常规安装
pipx install statlab-mcp

安装后命令行直接有 statlab-mcp（= stdio 服务器），MCP 客户端配置：

{
  "mcpServers": {
    "statlab-mcp": {
      "command": "statlab-mcp",
      "args": [],
      "env": {"PYTHONUTF8": "1"}
    }
  }
}

pip 安装会解析"范围内最新版"依赖；生产环境想完全复现开发栈，请用方式 B 的锁定 requirements.txt。

方式 B：源码安装（锁定开发栈）

# 1. 安装（Python 3.12+，仅 pip）
git clone https://github.com/good-boy4069/statlab-mcp.git
cd statlab-mcp
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt --timeout 60

# 2. 验证能跑（应输出 ALL-STDIO-OK）
$env:PYTHONUTF8="1"
.\.venv\Scripts\python.exe tests\smoke_stdio.py

接入 Claude Code（项目根 .mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "statlab-mcp": {
      "command": "C:\\path\\to\\statlab-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["-m", "statlab_mcp.server"],
      "cwd": "C:\\path\\to\\statlab-mcp",
      "env": {"PYTHONUTF8": "1"}
    }
  }
}

三个必须：-m statlab_mcp.server（不是 server.py 路径）、cwd 指向项目根、PYTHONUTF8=1。其他客户端（Cursor/VSCode/Codex/Hermes/DSH）见 docs/clients.md。

第一次调用（不接客户端也能直接命令行用）：

.\.venv\Scripts\python.exe -c "import sys; sys.path.insert(0,'.'); from statlab_mcp.tools.data_exploration_describe_statistics import describe_statistics; import json; print(json.dumps(describe_statistics('samples/clean.csv'), ensure_ascii=False, indent=1))"

数据上的三个铁律：① 只收 csv/xlsx/tsv/json，绝对路径随意给（中文/GBK/空值/非法日期全自动处理）；② 真实数据放项目目录之外；③ 每次统计先看 summary 的中文人话结论，再翻 result 的结构化数字。

26 个工具一览

组	工具
数据探查	describe_statistics, correlation_matrix, missing_report, outlier_detect, data_type_check
统计推断	hypothesis_test, anova_test, chi_square_test, normality_test, confidence_interval, effect_size, nonparametric_test
建模	linear_regression, logistic_regression, cluster_analysis, pca_analysis, feature_importance
时序	time_series_forecast, seasonal_decompose, trend_analysis, anomaly_detect
可视化	plot_scatter, plot_histogram, plot_heatmap, plot_forecast, plot_box
编排层	auto_analysis（交付物：决策树文档+报告模板+agent 提示词，非 MCP 工具）

核心价值与统一协议

• 数字可追责：结果确定、可复现、可测试，同一输入两次运行结果一致（全局 seed=42）
• 结构统一：成功 {status:"ok", result:{...}, summary:"一句话中文结论"}；失败 {status:"error", message:"中文原因有效提示"}
• 图片附件：含图工具在返回 JSON 顶层附加 __image__（图片绝对路径，禁止 base64）

环境准备（Windows）

1. 依赖 Python 3.12+（pyproject 声明 requires-python >=3.12；锁定依赖 numpy 2.5.2 的最低要求），独立虚拟环境（仅 pip，禁止 uv/poetry/conda）：

   python -m venv .venv
   .\.venv\Scripts\Activate.ps1
   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt --timeout 60
   

2. 依赖双轨：requirements.txt 是开发/CI 锁定权威（可复现）；PyPI 安装走 pyproject 的范围约束（pip install statlab-mcp 会解析范围内最新版；生产建议锁定 requirements 或等价 pin）。
3. 运行前必须设置 UTF-8（否则 stdio 用 GBK 写中文 JSON，MCP 连接直接挂）：

   $env:PYTHONUTF8="1"
   

   server 入口文件最顶端也已写 sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8") 兜底。
4. 数据读取统一走 read_table() 封装：utf-8-sig 试读 → csv/tsv 失败自动换 gbk → 再失败中文报错"文件编码无法识别，请另存为 UTF-8"；格式白名单 {csv, xlsx, tsv, json}，xlsx 只读第一个 sheet。

Docker（可选）

docker build -t statlab-mcp:1.0.3 .
docker run --rm -i statlab-mcp:1.0.3        # stdio 走 stdin/stdout，必须有 -i

MCP 客户端里把 command 配成 docker 的用法（如 docker run --rm -i statlab-mcp:1.0.3 + 数据目录挂载 -v D:\data:/data）。

说明：镜像含科学计算栈约 1-2GB；容器内已装 Noto CJK 中文字体（ENV PYTHONUTF8=1），中文 JSON/图表开箱即用。Dockerfile 见仓库根。

Agent 如何看图

• DeepSeek Harness：用 read_image 工具读 __image__ 返回的绝对路径
• Claude Code：用 Read 工具读同一路径
• 所有图片存 reports/plots/YYYYmmdd/（按日期归档防堆积），文件名 工具名_<主列名或all>_YYYYmmdd_HHMMSS_fff.png，中文字体 Microsoft YaHei/SimHei（缺失时降级英文并图内注明），dpi=150；目录可随时清理（不影响任何计算）

安全声明

• 仅分析你主动提供的本地数据文件；拒绝 UNC/NUL 路径；无任何网络上传
• 路径信任声明：工具不校验文件来源（按你给的路径直接读取），请勿传入不受信来源的路径；真实数据请放项目目录之外
• 大数据保护：>50MB 拒绝；5-50MB 先估算行数/内存，超限拒绝；zip 炸弹与日期跨度攻击面也有硬防护

测试与验收

& .\.venv\Scripts\python.exe -m pytest tests\ -q

• 测试数据由 tests/make_fixtures.py 固定 seed 生成并入库；关键数字用独立第三方计算对照（statistics.mean / 手算期望值表），禁止循环论证
• 验收流程（2026-08-26 起为 AI 代做模式）：pytest 全绿 + 两套数据实跑核对（真实 stdout 全部留档在验收记录）→ commit + PROGRESS 登记；使用者保留随时抽检权
• 质量基线：240 个 pytest、工具模块覆盖率 82–96%、ruff 全量通过、stdio 协议冒烟 ALL-STDIO-OK

技术注记（mcp 2.x）

依赖锁定 mcp==2.1.0：mcp.server.fastmcp.FastMCP 已被 mcp.server.mcpserver.MCPServer 取代 （API 兼容 add_tool/tool 装饰器，list_tools/call_tool/run_stdio_async 为 async）。

文档导航

• docs/clients.md —— 各客户端接入配置（Claude Code/Cursor/VSCode/Codex/Hermes/DSH）
• docs/SPEC.md —— 协议与统计口径（返回结构/数值协议/图片协议/行为契约）
• docs/design/ —— 每工具的接口设计（参数表/边界行为表/JSON Schema/验证方法，agent 与二次开发者的使用说明书）
• docs/example_report.md —— auto_analysis 方案 A 的示例报告（防幻觉铁律示范）

目录结构

statlab_mcp/          # server.py（只注册工具+to_jsonable）+ tools/<组>_<工具>.py
docs/                  # SPEC.md（协议与统计口径）、design/（各工具接口设计文档）、clients.md（接入配置）
samples/               # 入库样例数据 + 生成脚本
tests/                 # pytest + fixtures 生成脚本
data/                  # 使用者亲手造的测试数据（gitignore，不入库）
reports/plots/         # 图片输出（gitignore，按日期归档可随时清理）

License

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