# Stats Compass

MCP-сервер загружает и обрабатывает таблицы, строит графики и запускает ML-задачи. Подключите его, чтобы поручать агенту анализ файлов с данными.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 17
- Автор: oogunbiyi21
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/oogunbiyi21/stats-compass-mcp
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/stats-compass

## Что делает

Stats Compass даёт агенту инструменты для работы с таблицами: загрузки CSV и Excel, очистки пропусков и дубликатов, фильтрации и группировки. Можно запросить описание данных, корреляции или проверку гипотез, а для результата — построить график, обучить модель классификации или выполнить прогноз временного ряда.

Для локального запуска нужны Python 3.11+ и пакет `stats-compass-mcp`; MCP-клиент подключается через `uvx`. Для Claude Code можно добавить сервер командой `claude mcp add stats-compass -- uvx stats-compass-mcp`. Первый запуск иногда завершается ошибкой, пока `uvx` скачивает пакет: тогда отключите и снова включите сервер в настройках MCP. При удалённом доступе сервер по умолчанию привязан к `127.0.0.1`; для подключения с других машин нужна настройка токена.

## Требования
- Нужно: Python и uv (команды через uvx)
- Удалённый сервер: `https://mcp.statscompass.io/mcp`

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
claude mcp add --transport http stats-compass https://mcp.statscompass.io/mcp
```

2. **Командой платформы**
```bash
claude mcp add stats-compass -- uvx stats-compass-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from stats-compass-mcp <команда>

### Codex

1. **Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
codex mcp add stats-compass --url https://mcp.statscompass.io/mcp
```

2. **Командой платформы**
```bash
codex mcp add stats-compass -- uvx stats-compass-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from stats-compass-mcp <команда>

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "stats-compass": {
            "url": "https://mcp.statscompass.io/mcp"
        }
    }
}
```
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "stats-compass": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "stats-compass-mcp"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from stats-compass-mcp <команда>

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "stats-compass": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.statscompass.io/mcp"
        }
    }
}
```
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "stats-compass": {
            "type": "stdio",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "stats-compass-mcp"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from stats-compass-mcp <команда>

### Gemini CLI

1. **Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
gemini mcp add -t http stats-compass https://mcp.statscompass.io/mcp
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini mcp add stats-compass uvx stats-compass-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from stats-compass-mcp <команда>

## Когда брать
- загрузить CSV или Excel и изучить структуру таблицы
- обработать пропуски, дубликаты и выбросы
- сгруппировать данные или добавить вычисляемый столбец
- проверить связь между переменными или различия между группами
- обучить модель классификации и оценить результаты на графике

## Примеры запросов агенту
- Загрузи `sales.csv` и опиши основные закономерности в данных.
- Очисти таблицу от пропусков и дубликатов, затем сохрани результат как CSV.
- Проверь, различаются ли оценки в группах A и B, и построй подходящий график.

## Похожие
- [csv-data-summarizer](https://affpapa.org/nevibecode/skills/csv-data-summarizer.md) — скилл · 2100 установок
- [data-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/bytedance-data-analysis.md) — скилл · 3600 установок
- [Skywork Excel](https://affpapa.org/nevibecode/skills/skywork-excel.md) — скилл · 361 установка
- [jDataMunch MCP](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/jdatamunch-mcp.md) — MCP-сервер · ★ 82
- [csv-excel-merger](https://affpapa.org/nevibecode/skills/csv-excel-merger.md) — скилл · 1200 установок
- [pandas-pro](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pandas-pro.md) — скилл · 5700 установок

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md