StatsPAI — каузальный анализ и эконометрика для агентов
StatsPAI
MCP-сервер и навык библиотеки StatsPAI: агент считает DiD, RD, IV и синтетический контроль на ваших данных
- 367 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Инструменты читают файлы данных по указанному пути и запускают расчеты на вашей машине
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install statspai && claude mcp add statspai -- statspai-mcpСтавит библиотеку и регистрирует сервер по stdio. Повторяет команды Stata и R: regress, ivregress, reghdfe, csdid, rdrobust, synth, psmatch2, lm, fixest, did, MatchIt, modelsummary. Читает CSV, dta и другие форматы pandas. Список функций: statspai list.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Инструменты читают файлы данных по указанному пути и запускают расчеты на вашей машине
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
StatsPAI — Python-библиотека для прикладной эконометрики и каузального вывода. Она повторяет привычные процедуры Stata и R, от regress, reghdfe и rdrobust до fixest, MatchIt и modelsummary. У результата оценивания есть общие методы: сводка, таблица и график. Его же можно выгрузить в LaTeX и Word или получить краткое описание для агента. Каждая публичная функция описана машиночитаемой схемой, поэтому ее можно найти и описать из кода или из консоли. Сервер statspai-mcp работает по stdio и подключается к Claude Code, Claude Desktop и Cursor. По умолчанию он показывает отобранные оценщики и рабочие процессы плюс три метаинструмента: search_functions, describe_function и call_function, через которые доступна любая зарегистрированная функция. Данные агент передает путем в data_path: подходят CSV, файлы Stata .dta и другие форматы pandas. Ответ приходит структурированным JSON с происхождением данных и предупреждениями, возникшими при расчете. Команда statspai skill install копирует в ~/.claude/skills навык statspai-analysis. Он ведет агента по сценариям работы в экономике, эпидемиологии и каузальном машинном обучении вплоть до готовых таблиц и рисунков для статьи. Утверждения навыка о функциях проверяет statspai skill validate.
Для кого. Для экономистов, эпидемиологов и аналитиков данных, которые переносят расчеты из Stata и R в Python и хотят поручить агенту оценку эффектов и подготовку таблиц.
Подходит, если
- Нужно оценить разность разностей со ступенчатым введением воздействия методом Callaway и Sant'Anna на панельных данных
- Требуется проверить регрессионный разрыв или инструментальную переменную и вывести таблицы в Word, Excel или LaTeX
- Есть команды Stata, которые надо перевести в Python и сверить результаты
- Агенту надо подобрать подходящий оценщик по описанию данных через search_functions и пошаговый маршрут
- Хочется собрать приложение к статье в одном файле Word, Excel или LaTeX
Не подходит, если
- Работа идет под Windows: в документации заявлены Linux и macOS, Python от 3.10 до 3.13
- Для публикации нужны числа с проверенным соответствием: у части функций оно подтверждено только симуляциями, и надо смотреть поле validation_status
- Данные нельзя передавать агенту: инструменты читают файлы с вашего диска
Пример запроса к агенту
Оцени эффект программы методом Callaway и Sant'Anna на панели panel.csv, построй график событий и выгрузи таблицу в Word.MCP
- Транспорт
- stdio, http
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
STATSPAI_MCP_HTTP_TOKENсекрет- Токен для режима HTTP, если сервер привязан не к 127.0.0.1.
Ограничения
Библиотека требует Python от 3.10 до 3.13 на Linux или macOS. Необязательные расширения подтягивают дополнительные графические пакеты, PyMC, PyTorch и библиотеки для пространственных данных.
Автор предупреждает о точности: StatsPAI не обещает совпадения каждого числа со Stata и R. У каждой функции есть поле validation_status. Одни оценщики сверены с R или Stata на одинаковых данных, другие проверены только на симуляциях с известной истиной, у третьих пока есть лишь устойчивый интерфейс. Перед публикацией числа нужно сверять.
В режиме HTTP сервер слушает 127.0.0.1:8765, для любого другого адреса нужна переменная `STATSPAI_MCP_HTTP_TOKEN`. Установленный навык остается копией и не обновляется вместе с пакетом, его состояние показывает statspai skill status.
Как отключить. Удалите сервер командой claude mcp remove statspai, навык из ~/.claude/skills/statspai-analysis и пакет командой pip uninstall statspai.
Частые вопросы
Как подключить StatsPAI к Claude Code?
Выполните pip install statspai, затем claude mcp add statspai -- statspai-mcp. Для Claude Desktop и Cursor в конфигурацию добавляется сервер statspai с командой statspai-mcp и пустыми аргументами.
Заменяет ли StatsPAI Stata и R?
Для новых расчетов на Python во многом да, но побитового совпадения автор не обещает. Важные числа перед публикацией сверяйте.
Какие методы поддерживает библиотека?
Среди них разность разностей, регрессионный разрыв, инструментальные переменные и синтетический контроль. Есть и двойное машинное обучение, сопоставление, причинный лес и декомпозиции вроде Oaxaca-Blinder. Полный список отдают команды statspai list и statspai search.
Можно ли запустить расчет из терминала без агента?
Да. Команда statspai run, например с callaway_santanna, принимает данные и аргументы так же, как MCP-клиент. Быстрые ярлыки вроде statspai did есть в документации.
Что делает навык statspai-analysis?
Ведет агента по готовым сценариям: статья по прикладной экономике, эпидемиологический конвейер, каузальное машинное обучение и декомпозиция разрывов, включая выгрузку таблиц в Word, Excel и LaTeX. Ставится командой statspai skill install.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер, который дает агенту запускать локальный Stata: регрессии, эконометрика, воспроизведение расчетов из статей
17 скиллов для экономистов: гипотезы, обзор литературы, Stata и R, модели в LaTeX, таблицы, слайды Beamer
Официальный MCP-сервер Data Commons: агент ищет статистические показатели и тянет наблюдения по странам, регионам и городам.
Auto-Empirical Research Skills
Auto-Empirical Research Skills (AERS)
Плагин-маркетплейс для эмпирических исследований в соцнауках: причинно-следственный анализ, эконометрика, оформление статьи под топовые журналы
MCP-сервер подключает Claude Code и Codex к открытой сессии R или Python в RStudio и Positron, где лежат ваши данные
SciAgent-Skills — скиллы по биоинформатике
SciAgent-Skills
Около 200 скиллов для Claude Code по биоинформатике, химии и биостатистике: от анализа РНК-секвенирования до докинга молекул
Коротко о README
Документация сопоставляет команды Stata и R с функциями библиотеки, показывает шесть начальных примеров с результатами и раздел о том, что проверено и что нет. Сведения о работе через агента собраны в отдельный раздел.