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Stata MCP

Stata MCP扩展为VS Code和Cursor提供Stata集成，支持命令执行、AI辅助和实时输出查看。

研究与数据开发者工具 #Stata集成 #AI辅助 #实时输出 #跨平台

2.5分

2025-04-28 14:41:41

概述

安装

内容详情

替代品

什么是MCP服务器？

MCP服务器是一个桥梁，它使您的编辑器（如VS Code或Cursor）能够直接与Stata交互，从而运行Stata命令、查看实时输出并获得智能建议。

如何使用MCP服务器？

只需安装扩展程序并配置好环境，即可开始在编辑器中执行Stata命令。无需离开编辑器即可完成数据分析任务。

适用场景

适合需要快速处理数据、生成报告以及与团队协作的数据科学家和研究人员。

主要功能

运行Stata命令直接在编辑器中执行Stata代码，支持选择特定代码块或整个文件。

实时输出即时显示Stata运行结果，方便查看分析进度。

语法高亮对Stata文件提供全面的语法支持，提升代码可读性。

AI助手集成通过MCP协议获取上下文相关的帮助和代码建议。

优势与局限性

优势

跨平台支持（Windows、macOS、Linux）

自动检测Stata安装路径

实时反馈提高效率

局限性

需要安装Python 3.11及以上版本

初次设置可能需要一定时间

如何使用

安装扩展从VS Code或Cursor扩展市场下载并安装MCP服务器扩展。

配置环境确保已安装Stata 17及以上版本，并检查Python是否正确配置。

测试连接启动MCP服务器后，在编辑器中测试连接状态。

使用案例

案例1：加载数据集并生成统计表加载汽车数据集并生成价格、重量等变量的描述性统计。

案例2：进行回归分析基于汽车数据集，构建价格与其他特征之间的回归模型。

常见问题

如何解决Python找不到的问题？确保Python已正确安装并添加到系统PATH中。

为什么我的Stata无法正常工作？检查Stata安装路径是否正确配置。

相关资源

官方文档MCP服务器的完整文档和教程。

演示视频观看MCP服务器的实际操作演示。

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使用说明

简介

Stata-MCP 是一个用于在 VS Code/Cursor 中集成 Stata 和 Python 的工具，旨在帮助数据科学家更高效地进行数据分析和建模工作流。

特性

支持在 VS Code/Cursor 环境中运行 Stata 代码
允许将 Stata 数据与 Python 工作流无缝结合
提供对 Stata 脚本的语法高亮和智能感知功能
内置 MCP（Mimic Control Panel）接口以增强数据处理能力

安装指南

安装步骤

打开 VS Code/Cursor，进入扩展市场：
- 按 Ctrl+Shift+X 或在菜单栏选择 "Extensions"
在搜索栏中输入 "Stata-MCP" 并安装最新版本。

安装依赖项

Python 3.11 或更高版本：用于运行 MCP 后端服务
uv：快速的 Python 包管理工具，用于环境配置

使用说明

配置指南

创建 MCP 环境

# Windows:
py -3.11 -m venv .venv

# macOS/Linux:
python3.11 -m venv .venv

启动 MCP 服务

uvicorn deepecon.stata_mcp.main:app --reload

配置文件

在项目根目录创建 stata_mcp_config.yml 文件，添加以下内容：

data_root:
    local: ./data/
    remote: s3://my-bucket/data/
code_root:
    scripts: ./scripts/
    models: ./models/

操作说明

启动 Stata 服务

启动 MCP 后端服务后，在 VS Code/Cursor 的终端中运行：

.("./path/to/script.do")

使用 MCP 接口

通过 MCP 提供的交互式控制台进行数据处理和分析，支持以下功能：

数据导入与导出
变量变换与操作
模型开发与评估
结果输出与可视化

故障排除

常见问题

服务无法启动
- 检查 Python 版本是否为 3.11 或更高
- 确保安装了 uv 工具
依赖项错误
- 使用以下命令重新安装：
```
pip install --upgrade deepecon-stata-mcp
```
配置文件问题
- 检查 stata_mcp_config.yml 文件格式是否正确
- 确保数据和代码路径有效

常见安装问题

权限问题
- 在 Windows 上以管理员身份运行终端
- 在 macOS/Linux 上使用 sudo 提升权限
环境变量配置错误
- 检查 Python 和 uv 的路径是否正确添加到系统 PATH 中
网络连接问题
- 确保可以访问必要的数据存储位置和互联网资源

详细说明

安装依赖项

安装 Python

下载并安装最新版本的 Python 3.11 或更高版本： Python 下载页面

安装 uv

使用以下命令进行安装：

pip install uv

配置 MCP 环境

创建虚拟环境：
```
python -m venv mcp_env
```

激活虚拟环境并安装依赖项：

source mcp_env/bin/activate  # macOS/Linux
.\mcp_env\Scripts\activate  # Windows
pip install deepecon-stata-mcp

启动 MCP 服务

在激活的虚拟环境中启动服务：

uvicorn deepecon.stata_mcp.main:app --reload

使用示例

示例项目结构

project/
├── data/
│   └── input.csv
├── scripts/
│   └── analysis.do
└── models/
    └── model.py

配置文件示例

data_root:
    local: ./data/
    remote: s3://my-bucket/data/
code_root:
    scripts: ./scripts/
    models: ./models/

故障排除指南

网络问题

检查网络连接是否正常
查看是否有防火墙或代理阻止访问服务

数据加载失败

确保数据文件存在且路径正确
检查文件权限是否允许读取

服务启动失败

查看错误日志以获取详细信息
确认端口未被占用：
```
netstat -ap | grep 8000
```

许可证

本项目采用 MIT 许可证。请查看 LICENSE 文件以了解详细许可信息。

致谢

感谢以下贡献者和依赖项：

贡献者名单
开源库列表及其链接

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