databutler-stats

Exact statistics & probability: distributions, hypothesis tests, CIs, Bayesian updates, regression.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноМожет изменять данные

Что умеет

    Какие данные видит

    Нужен ли аккаунт

    Не нужен: сервер работает без входа

    Exact statistics & probability: distributions, hypothesis tests, CIs, Bayesian updates, regression.

    Как подключить

    Как подключить databutler-stats к Claude

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

    https://databutler.dev/api/mcp/stats

    1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
    2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
    3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
    4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
    5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

    Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

    Авторизация

    После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

    Как подключить databutler-stats к ChatGPT

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

    https://databutler.dev/api/mcp/stats

    1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
    2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
    3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
    4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
    5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
    6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

    Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

    Авторизация

    При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

    Как подключить databutler-stats к Cursor

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

    https://databutler.dev/api/mcp/stats

    Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

    Вручную:

    1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
    2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
    3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

    Авторизация

    Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

    Список инструментов сервера (6)

    Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

    descriptive_statsSummary statistics for a numeric array: mean, median, sd, variance, quartiles, IQR, skewness, min/max.
    distributionEvaluate a probability distribution (normal, t, chi2, binomial, poisson): pdf/pmf and cdf at a value, and/or the quantile at a probability, plus mean & variance. Params per dist: normal {mean,sd}, t {df}, chi2 {df}, binomial {n,p}, poisson {lambda}.
    hypothesis_testRun a significance test and get the statistic, p-value, and a plain-language interpretation with assumptions. test = one-sample-t {data, mu0}, two-sample-t {data1, data2}, one-proportion-z {successes, n, p0}, two-proportion-z {successes1,n1,successes2,n2}, chi2-gof {observed, expected?}, chi2-independence {table}. Optional tail: two-sided (default) | greater | less; alpha default 0.05.
    confidence_intervalConfidence interval for a mean (t-based; from data, or n/mean/sd) or a proportion (Wilson; successes/n). kind = mean | proportion; confidence default 0.95.
    bayes_updateDiscrete Bayesian update: given competing hypotheses each with a prior and the likelihood of the observed evidence, return normalised posteriors. Priors are renormalised to sum to 1.
    linear_regressionSimple linear regression of y on x: slope, intercept, r, r², slope std error and p-value, equation.