AI导哈

统计数据分析服务器

JeffersonStats是一个基于FastMCP框架的高性能统计数据分析服务器，提供全面的统计工具集，支持基础统计、高级统计、假设检验和数据分析等功能。

  • by sharabhshukla
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 sharabhshukla/JeffersonStatsMCP

使用说明

JeffersonStats：高级统计分析MCP服务器

概述

JeffersonStats是基于FastMCP框架构建的一款功能强大、高性能的统计分析服务器。它提供了一套全面的统计工具，可通过简洁直观的API进行访问。无论是进行基础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/特性

JeffersonStats 提供了一套丰富的统计功能：

基础统计学

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

高级统计学

  • 偏度和峰度分析
  • 相关系数（皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔的τ系数）
  • 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（Analysis of Variance，简称ANOVA）
  • 卡方检验
  • 曼-惠特尼U检验
  • Wilcoxon符号秩检验
  • 正态性检验（Shapiro-Wilk）
  • 二项检验

数据分析

  • 线性回归
  • 置信区间（标准法和自助法）
  • 异常值检测
  • 移动平均线
  • 频数表
  • 全面的描述性统计总结

为何选择JeffersonStats？

  • 高性能基于优化的NumPy和SciPy库，实现快速计算
  • 易于集成一个简单的HTTP API，适用于任何编程语言或平台
  • 全面的单个软件包中包含超过30种统计工具
  • 可靠的基于行业标准的统计实现
  • 集装箱化使用Docker轻松部署
  • 可扩展的设计用于高效处理大型数据集

安装

使用Python

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/JeffersonStats.git
cd JeffersonStats

# Create a virtual environment (optional but recommended)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run the server
python mcpserver.py

使用 Docker

# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/JeffersonStats.git
cd JeffersonStats

# Build the Docker image
docker build -t jeffersonstats:latest .

# Run the container
docker run -p 8080:8080 jeffersonstats

服务器将在 http://localhost:8080 上可用。

使用方法

JeffersonStats 通过使用 streamble-http 传输协议的 MCP 服务器来暴露其统计工具。以下是一些示例：

支持的MCP客户端

  • CherryStudio（可译为“樱桃工作室”或根据具体语境译为其他名称，但在此直接保留原英文形式以体现品牌或项目名的特定性）
  • VSCode（Visual Studio Code）
  • 光标
  • 风帆冲浪
  • 黑鹅

做出贡献

欢迎贡献！请随时提交拉取请求。

许可证

此项目采用MIT许可证授权——详见LICENSE文件。

致谢

相关 MCP