Genel Bakış

Veri bilimci olmanıza gerek yok. R Language MCP ile karmaşık istatistiksel analizleri ve veri görselleştirmelerini sadece sohbet ederek yapın. Arka planda çalışan güvenli Docker konteynerleri sayesinde hiçbir kurulumla uğraşmadan, doğrudan sonuca odaklanın.

Neler Yapabilirsiniz?

Sohbet ile Analiz: R bilmenize gerek yok. Ne istediğinizi söyleyin, analiziniz hazır olsun.
Yayın Kalitesinde Grafikler: Akademik makaleleriniz veya sunumlarınız için profesyonel ggplot2 grafikleri oluşturun.
Tam Güvenlik: Tüm işlemler izole Docker konteynerlerinde çalışır, sisteminiz güvende kalır.
Kendi Verinizle Çalışın: Excel, CSV veya diğer veri dosyalarınızı bağlayın ve hemen analize başlayın.
Akıllı Performans: Tekrarlayan işlemler için önbellekleme ve sıfır bekleme süresiyle kesintisiz çalışma.

Kurulum

macOS

brew install r uv python@3.12 --cask docker
uvx --from git+https://github.com/saidsurucu/rlang-mcp-python rlang-mcp-python

Linux (Ubuntu/Debian)

sudo apt install r-base python3.12 docker.io
pip install uv
uvx --from git+https://github.com/saidsurucu/rlang-mcp-python rlang-mcp-python

Windows

R ve Python 3.12+ indirin, ardından:

pip install uv
uvx --from git+https://github.com/saidsurucu/rlang-mcp-python rlang-mcp-python

Kullanım Örnekleri

Veri Bağlama

"~/Documents/analysis dizinini R çalışma dizini olarak bağla."

Dosya Keşfi

"Tüm Excel dosyalarını listele ve mevcut verileri göster."

Analiz

"sales_data.xlsx dosyasını yükle, özet istatistiklerini göster, aylık toplamları hesapla."

Görselleştirme

"Kategorilere göre aylık satışların yayın-kalitesinde çubuk grafiğini oluştur."

Güvenlik

Tüm R kodları izole Docker konteynerlerinde çalışır
Ana sisteme erişim yok
Güvenli dosya paylaşımı için volume bağlama
Kaynak kullanımı sınırlaması

Desteklenen R Paketleri

Veri İşleme: dplyr, tidyr, data.table
Görselleştirme: ggplot2, plotly, lattice
İstatistik: stats, MASS, car
Dosya İşleme: readxl, readr, haven

Lisans

MIT License