JeffersonStats: 高级统计分析MCP服务器

概述

JeffersonStats 是一个基于 FastMCP 框架构建的强大、高性能的统计分析服务器。它提供了一整套通过简洁直观的API访问的统计工具。无论您是执行基本描述性统计还是高级统计测试，JeffersonStats 都能以最少的配置提供准确的结果。

特点

JeffersonStats 提供丰富的统计功能：

基本统计

• 平均值、中位数、众数和范围计算
• 标准差和方差
• 四分位数和四分位间距（IQR）
• 百分位数和分位数计算

高级统计

• 偏度和峰度分析
• 相关系数（皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔的tau）
• 协方差计算
• Z分数转换

假设检验

• T检验（单样本、独立样本、配对样本）
• 方差分析（ANOVA）
• 卡方检验
• 曼-惠特尼U检验
• 符号秩检验（威尔科克森）
• 正态性检验（夏皮罗-威尔克）
• 二项式检验

数据分析

• 线性回归
• 置信区间（标准和自助法）
• 异常值检测
• 移动平均
• 频率表
• 综合描述性统计总结

为什么选择 JeffersonStats？

• 高性能：基于优化的NumPy和SciPy库进行快速计算
• 易于集成：任何编程语言或平台都能使用的简单HTTP API
• 全面：超过30种统计工具在一个包中
• 可靠：基于行业标准的统计实现
• 容器化：使用Docker轻松部署
• 可扩展：设计用于高效处理大数据集

安装

使用 Python

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/JeffersonStats.git
cd JeffersonStats

# 创建虚拟环境（可选但推荐）
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上：venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行服务器
python mcpserver.py

使用 Docker

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/JeffersonStats.git
cd JeffersonStats

# 构建Docker镜像
docker build -t jeffersonstats:latest .

# 运行容器
docker run -p 8080:8080 jeffersonstats

服务器将在 http://localhost:8080 可用。

使用

JeffersonStats 通过使用streamble-http传输的MCP服务器公开其统计工具。这里有一些示例：

支持的 MCP 客户端

• CherryStudio
• VSCode
• Cursor
• WindSurf
• BlackGoose

贡献

欢迎贡献！请随意提交拉取请求。

许可证

此项目根据MIT许可证发布 - 查看LICENSE文件获取详细信息。

致谢

• 使用 FastMCP 构建
• 统计计算由 NumPy 和 SciPy 提供支持