stats-compass-mcp Skill 技能

技能简介

stats-compass-mcp 是一个把大语言模型变成「数据分析师」的 MCP 服务器。它把常见的数据科学任务（加载 CSV/Excel、数据清洗、特征工程、EDA、可视化、机器学习建模与时序预测）封装为标准化的 MCP 工具，让 Claude Desktop、VS Code Copilot、Claude Code CLI、Cursor 等 LLM 客户端能直接用自然语言做数据分析，无需再让 AI 自己写 Python 代码或跑 shell 脚本。支持本地模式与远程 HTTP 模式，可通过浏览器上传文件、下载清洗后数据与模型。

核心能力

1. 数据加载：加载本地或远程 CSV/Excel、采样数据集、列出当前进程内的 DataFrame
2. 数据清洗：去空值、缺失值填补、去重、异常值处理
3. 数据变换：过滤、分组聚合（groupby）、透视（pivot）、编码、新增计算列
4. 探索性分析（EDA）：描述统计、相关性矩阵、假设检验、数据质量评分
5. 可视化：直方图、散点图、柱状图、ROC 曲线、混淆矩阵等
6. 机器学习建模：分类、回归、时序预测流水线
7. 远程 HTTP 模式：内置 Web 上传页与下载链接，支持 Docker 多客户端共享部署
8. 多客户端开箱即用：Claude Desktop / VS Code Copilot / Claude Code CLI / Cursor 全部支持
9. 结果可下载：清洗后的数据、训练好的模型、生成的图均可导出

安装配置

1. 安装：pip install stats-compass-mcp，要求 Python 3.11+
2. Claude Desktop 一键：stats-compass-mcp install --client claude
3. VS Code Copilot 一键：stats-compass-mcp install --client vscode
4. Claude Code CLI：claude mcp add stats-compass -- uvx stats-compass-mcp run
5. 首次连接可能因 uvx 下载而超时，禁用后重新启用 MCP 即可
6. 远程模式：stats-compass-mcp serve --port 8000 启动 HTTP 服务

使用步骤

1. pip install stats-compass-mcp 完成本地安装
2. 选择本地或远程模式：本地用 stdio 接入客户端；远程用 Docker / stats-compass-mcp serve --port 8000 启动
3. 在客户端配置 MCP 服务器，按客户端指南填入 command/args 或 HTTP URL
4. 重启客户端，在对话中以「Use stats compass to...」开头提出需求（这个前缀很关键，否则部分客户端会尝试自己写代码）
5. 需要远程加载文件时，AI 会返回上传链接，在浏览器中上传文件
6. 完成后让 AI 导出结果，会返回下载链接

适用场景

• 数据分析师在 Claude / Cursor 里直接对 CSV 做清洗、EDA、可视化、建模
• 业务人员无代码做数据探索：上传销售数据让 AI 自动跑描述统计与相关性分析
• 教学场景：让 LLM 引导学生做假设检验、ROC 曲线解读
• 团队共享的远程数据分析平台（Docker 部署 + HTTP 模式）
• 流水线开发：把数据清洗与建模任务以自然语言交给 AI，保留完整 audit trail

适用人群

数据分析师、商业分析师、增长 / 营销 / 财务 BP、教学场景的师生、需要在 IDE 里跑数据分析的工程师与产品经理。

工作原理

stats-compass-mcp 是 stdio / streamable-HTTP 双协议的 MCP 服务器，底层基于 pandas、scikit-learn、matplotlib、seaborn 等 Python 数据科学生态。它把常见数据科学任务拆分成原子化 MCP 工具，每个工具对应一个可执行的 Python 调用。当用户在 LLM 对话中以「Use stats compass to...」开头提出请求时，LLM 客户端会把请求路由到 stats-compass-mcp，由 MCP 服务器实际执行 pandas 代码并把结果返回给 LLM。远程模式下服务器额外提供文件上传 / 下载 Web UI，所有结果以文件形式持久化在容器内可下载。

官方链接

• PyPI 包：https://pypi.org/project/stats-compass-mcp/
• MCP 注册名：io.github.oogunbiyi21/stats-compass
• GitHub 仓库：https://github.com/oogunbiyi21/stats-compass
• 许可证：MIT