MCP server for IBM SPSS Statistics (macOS + Windows): paper-ready charts, deep result parsing, and safe syntax execution
Wellknown found it in public sources; nobody has proven control of it yet. Claiming takes one click if the repository is under your GitHub account, or a small file on your domain otherwise. Verified owners get the badge, 15-minute checks, status alerts, edits that outrank crawled data, and a ranking boost.
Agents can do it too: POST https://wellknown.network/api/v1/claims with {"agent":"spss-mcp","method":"well_known_file"} — machine-readable steps at claim.json, guide at /docs/claim.
Everything here was measured by our prober or read from a registry. Nothing is self-reported.
Attributed to the source that supplied each field. Treated as claims, not facts.
# spss-mcp (macOS + Windows) > 让 SPSS 成为 Agent 的「统计引擎 + 制图工厂」:论文级图片、深度结果解析、方法真机验证、安全执行。 **简体中文** | [English](README.en.md) [](LICENSE) [](https://pypi.org/project/spss-mcp/) []() []() 面向 **IBM SPSS Statistics** 的 MCP(Model Context Protocol)服务器,供 Cursor / Claude Code / Codex 等 Agent 调用本机 SPSS。 本仓库基于上游 [`flupke91/spss-studio-mcp`](https://github.com/flupke91/spss-studio-mcp)(MIT),在其能力之上增加了 **macOS / SPSS 27+** 适配与若干兼容性修复,并在 **macOS + IBM SPSS Statistics 27** 真机验证通过。 ## 能力概览 - **论文级出图**:11 类 `spss_chart_*`,PNG / TIFF / EMF(1950×1500 @300 dpi) - **深度结果解析**:OMS 文本 → Markdown + JSON + 统计摘要 - **分析方法**:描述 / t / ANOVA / 回归 / 因子 / 信度 / 生存 / 混合模型 / 中介调节等 - **安全执行**:危险命令拦截、路径白名单、`dry_run`、审计日志 - **跨平台引擎**:Windows(`stats.exe`)与 macOS(`SPSS Statistics.app` + 捆绑 Python3 XD) ## 本 fork 相对上游的主要改动 | 项 | 说明 | |----|------| | macOS 探测 | 自动发现 `/Applications/IBM SPSS Statistics *` | | XD 启动 | 设置 `SPSS_HOME`、`DYLD_*`,修复捆绑 `libpython` 加载 | | 出图 | macOS HTML 内嵌 JPEG → 自动转 PNG,再缩放至 300 dpi | | 路径 | 相对路径解析为绝对路径,避免 SPSS Error #61 | | 解析 | 避免把 ANOVA 表中的 Error SS 误判为 `Error #` | | 样例数据 | 宽表 / 长表纵向数据对齐,便于 RM-ANOVA 与 MIXED | ## 系统要求 - Python 3.10+ - 本机已授权的 **IBM SPSS Statistics**(已在 **27(macOS)** 验证;上游在 **32(Windows)** 验证) - macOS:安装包内需含 `Resources/Python3`(XD API) ## 快速开始 优先从 **PyPI** 安装(无需 clone): ```bash pip install spss-mcp # 或:uv pip install spss-mcp spss-mcp status # 应显示 SPSS batch / python: OK ``` 免安装即跑(类似 `npx`): ```bash uvx spss-mcp status uvx spss-mcp serve ``` macOS 若未自动发现安装,可设置: ```bash export SPSS_INSTALL_PATH="/Applications/IBM SPSS Statistics 27" ``` 配置 Cursor(`~/.cursor/mcp.json`): ```json { "mcpServers": { "spss-mcp": { "command": "uvx", "args": ["spss-mcp", "serve", "--transport", "…
Mapped onto the structured taxonomy from declared text and observed tool names. Confidence shown for derived entries.
Every source is kept verbatim. Field changes are logged as events.