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让 LLM 帮助您使用 Stata 完成回归分析。

目前仅支持 macOS (截至 20250402)

好消息！ Windows 将于 2025 年 4 月底支持。

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💡 快速开始

有关更详细的使用信息，请访问使用指南。

前提条件

• uv - 包安装器和虚拟环境管理器
• Claude、Cline、ChatWise 或其他 LLM 服务
• Stata 许可证
• 来自 LLM 的 API-KEY

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/sepinetam/stata-mcp.git
cd stata-mcp

# 复制示例配置
cp example.config.py config.py

# 使用 uv (推荐)
uv run stata_mcp.py 17 se  # 使用 Stata 17 SE 进行测试运行

# 使用 pip 的替代设置
# python3.11 -m venv .venv
# source .venv/bin/activate
# pip install -r requirements.txt

注意： 目前不支持 Windows。如果您拥有 Windows 的 Stata 许可证并希望做出贡献，请提交 PR。

🔧 MCP 服务器配置

Claude

{
  "stata-mcp": {
    "command":"uv",
    "args":[
      "--directory",
      "/Users/yourname/path/to/repo/",
      "run",
      "stata_mcp.py",
      "17",
      "se"
    ]
  }
}

ChatWise

打开 ChatWise 应用程序并导航到工具选项卡（需要订阅）：

type: stdio
ID: stata-mcp
command: uv --directory /Users/yourname/path/to/repo/ run stata_mcp.py 17 se

Cline

{
  "mcpServers": {
    "stata-mcp": {
      "command":"uv",
      "args":[
        "--directory",
        "/Users/yourname/path/to/repo/",
        "run",
        "stata_mcp.py",
        "17",
        "se"
      ]
    }
  }
}

📝 文档

有关更详细的使用信息，请访问使用指南。

💡 问题

• Cherry Studio 32000 错误

🚀 路线图

• [x] macOS 支持
• [ ] Windows 支持
• [ ] 额外的 LLM 集成
• [ ] 性能优化

⚠️ 免责声明

本项目仅用于研究目的。 我不对本项目造成的任何损害负责。 请确保您拥有使用 Stata 的适当许可。

有关更多信息，请参阅声明。

🐛 报告问题

如果您遇到任何错误或有功能请求，请打开一个 issue。

📄 许可证

MIT 许可证

📚 引用

如果您在研究中使用 Stata-MCP，请使用以下格式之一引用此存储库：

BibTeX

@software{sepinetam2025stata,
  author = {Song Tan},
  title = {Stata-MCP: Let LLM help you achieve your regression analysis with Stata},
  year = {2025},
  url = {https://github.com/sepinetam/stata-mcp},
  version = {1.0.3}
}

APA

Song Tan. (2025). Stata-MCP: Let LLM help you achieve your regression analysis with Stata (Version 1.0.3) [Computer software]. https://github.com/sepinetam/stata-mcp

Chicago

Song Tan. 2025. "Stata-MCP: Let LLM help you achieve your regression analysis with Stata." Version 1.0.3. https://github.com/sepinetam/stata-mcp.

📬 联系方式

电子邮件：sepinetam@gmail.com

或者通过提交 Pull Request 直接贡献！ 我们欢迎各种贡献，从错误修复到新功能。

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